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本发明公开了一种基于深度强化学习的对抗仿真推演方法,该方法在对抗终端进行人机操作和机器自主学习操作,通过人‑机对抗训练生成训练样本数据、机‑机对抗训练通过深度卷积神经网络生成大量训练样本数据,所述训练样本数据包括单智能体的奖励值;深度卷积神经网络将多个单智能体的状态和所述奖励值生成多智能体联合状态和联合奖励值,输入深度强化学习模型,所述深度强化学习模型输出联合决策行动,生成多智能体对抗决策;将所述多智能体对抗决策反馈输入深度强化学习模型,实现无监督的自我学习。本发明在对抗想定已知的情况下,通过改
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113298260 B
(45)授权公告日 2022.07.26
(21)申请号 202110655273.X G06N 3/04 (2006.01)
(22)申请日 2021.06.
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