【摘 要】
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基于深度强化学习策略，研究了一类变体飞行器外形自主优化问题。以一种抽象化的变体飞行器为对象，给出其外形变化公式与最优外形函数等。结合深度学习与确定性策略梯度强化学习
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61305132,61563041);航空科学基金(20135751040)
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基于深度强化学习策略，研究了一类变体飞行器外形自主优化问题。以一种抽象化的变体飞行器为对象，给出其外形变化公式与最优外形函数等。结合深度学习与确定性策略梯度强化学习，设计深度确定性策略梯度（DDPG）学习步骤，使飞行器经过训练学习后具有较高的自主性和环境适应性，提高其在战场上的生存、应变和攻击能力。仿真结果表明，训练过程收敛较快，训练好的深度网络参数可以使飞行器在整个飞行任务过程中达到最优气动外形。
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