基于深度强化学习的无人机空战机动分层决策算法

来源：系统工程与电子技术杂志2025年第9期北京时间：

作者：魏潇龙, 吴亚荣, 姚登凯*, 赵顾颢

单位：1. 空军工程大学空管领航学院，陕西 西安 710051；2. 广州理工学院航空学院，广东 广州 510540

摘要：针对无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）超视距空战机动决策复杂度高、时效性强的问题，提出基于深度强化学习的分层决策算法。首先，根据超视距空战的战术特点，对UAV的态势判断、状态转移、胜负判定等过程进行建模，搭建空战仿真环境。其次，对深度强化学习网络模型进行构建，引入分层决策机制，使用蚁群算法作为目标网络Q值估计的启发式因子。仿真验证表明，所提算法可以使UAV根据态势变化及时采取机动策略，且策略输出和机动指令输出较为稳定，决策效率较高。所提算法可在拓宽UAV战术样式的基础上降低网络的学习难度，提升决策质量。

关键词：无人机,超视距,空战对抗,深度强化学习,分层决策

基金资助：国家自然科学基金（52074309）资助课题