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考虑到空空导弹对空战胜负的重要影响,针对空战态势状态特征连续、多维的情况以及传统方法缺乏对空战对抗中敌方策略的考虑,将强化学习应用到1vs1超视距空战机动决策。首先,建立了同时为对抗双方进行机动决策的强化学习框架,提出ε-纳什均衡策略来选取机动动作,并通过导弹攻击区优势函数来修正奖赏函数;其次,基于记忆库和目标网络训练Q-network,形成超视距空战机动决策的“价值网络”;最后,设计了Q-net...