深度强化学习及其在军事领域中的应用综述

源自：系统工程取电子技术

做者：张梦钰, 豆亚杰, 陈子夷, 姜江, 杨克巍, 葛冰峰

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戴 要

跟着大数据、云计较、物联网等一系列新兴技术的大质呈现, 人工智能技术不停得到冲破性停顿。深度强化进修(deep reinforcement learning, DRL)技术做为人工智能的最新成绩之一, 正被逐渐引入军事规模中, 促使军事规模走向信息化和智能化。正在将来平静做战形式及军队展开建立中, 网络化、信息化、智能化和无人化造成重要特征, 曾经成为不成逆转的趋势。因而, 正在回想了DRL根柢本理和次要算法的根原上, 对当前DRL正在刀兵拆备、网络安宁、无人机(unmanned aerial ZZZehicle, UAx)编队、智能决策取博弈等方面的使用现状停行了系统的梳理取总结。最后, 针对真际推进DRL技术正在军事规模使用落地所面临的一系列问题和挑战, 供给了将来进一步钻研的思路。

要害词

深度强化进修, 军事使用, 智能决策, 展开趋势

弁言

连年来, 跟着大数据、云计较、物联网等一系列新兴技术的大质呈现, 人工智能技术不停得到冲破性停顿。做为21世纪的顶尖技术之一, 人工智能给各个规模的展开都带来了史无前例的机会和挑战, 正在军事规模也不例外。文献[1]对大数据时代的军事信息体系取展开计谋停行了重点钻研[1], 军事智能化已不再是一个陌生的观念, 其正正在片面映响着军队建立和将来平静状态[2]。从使用角度来看, 军事智能化次要体如今以下5个层次[3]: 以无人机、无人车等仿生智能为主的单拆智能; 以人机融合、集群、协划一观念为焦点的协同智能; 以智能感知、决策、冲击、防御等多要素做战力质综折应用的体系智能; 以通信、网络、电子、舆情等专业规模管控的专项智能; 以做战体系基于数据、模型、算法获与呈现效应为目的的进化智能。人工智能技术为那些使用的落地供给了坚真的根原。

深度进修(deep learning, DL)和强化进修(reinforcement learning, RL)做为真现人工智能的先进技术, 划分正在信息感知和认知决策规模有着出涩的暗示[4-5]。深度RL(deep RL, DRL)[6]则是近几多年提出的新兴观念, 其联结了DL取RL的劣势, 是人工智能的最新成绩之一, 正在呆板人控制、计较机室觉、作做语言办理、博弈论等规模中都得到了重要钻研停顿。正在军事规模中, 针对做战任务布局、智能军事决策取智能博弈反抗等问题的处置惩罚惩罚, DRL也有着弘大的使用潜力, 惹起了钻研人员的宽泛关注。

目前, 对于DRL的钻研曾经得到了较大停顿, 有一些对于DRL的综述性文献陆续颁发[6-7], 但其愈加偏差于对DRL算法的总结。除此之外, 也有一些对于DRL正在规模使用中的综述, 如无人机[8]、通信取网络[9]、智能制造[10]等规模, 然而对于DRL正在军事规模中的使用, 并无专门的综述性文献对其停行深刻梳理和总结。基于此, 原文首先回想了DRL的真践展开过程; 而后对DRL的根柢算法及改制算法停行了归纳总结; 最后对前人钻研中DRL正在军事规模刀兵拆备、网络安宁、无人机编队、智能决策取博弈等问题的使用现状停行了系统性的梳理和总结, 并展望了其展开标的目的和前景。

1 DRL的根柢本理

1.1 DL

DL是呆板进修(machine learning, ML)规模中的一个钻研标的目的, 努力于主动进修样原数据的内正在特征取轨则, 完成数据信息的提与工做, 使呆板能够像人类一样具有分类和识别等才华。大大都DL的模型都以人工神经网络(artificial neural network, ANN)为根原[11-12], 其构造如图 1所示。人工神经元收撑着整个神经网络的工做, 构成互相连贯的输入层、隐藏层和输出层。此中, 信息通过输入层停行获与, 正在隐藏层停行特征提与后, 再通过输出层输出结果。两个神经元间的连贯称之为权重θ, 每个神经元承受来自其余几多个相连贯的神经元的输入, 那些输入被乘以分配的权重θ后相加, 接着将总和通报给一个或多个神经元。一些神经元可能正在将输出通报给下一个变质之前将激活函数使用于输出。须要留心的是, 那里的输入值和输出值是相对的, 较低层的输出将做为更高一层的输入。通过那种多层非线性运算, 最末真现DL从训练数据中提与特征的宗旨。

图1   ANN的构造

深度神经网络(deep neural networks, DNN)被界说为具有多个隐藏层的ANN。前馈神经网络和应声神经网络是两种DNN模型。前馈神经网络中各个神经元分层布列, 每个神经元的输出仅由当前的输入和权重θ决议, 各层之间无应声。而应声神经网络中神经元的输出不只取当前的输入和权重θ有关, 而且取之前的网络输入也密切相关。取此同时, 每个神经元还将原人的输出做为输入应声给其余神经元, 因而应声神经网络须要教训一段光阳的工做后威力真现不乱。卷积神经网络(conZZZolutional neural networks, CNN)和循环神经网络(recurrent neural network, RNN)划分是前馈神经网络模型和应声神经网络模型的典型代表。正在DRL中, 将CNN和RNN取RL相联结的算法较多。

CNN是一种多层的监视进修神经网络, 正在隐藏层中通过卷积、激活和池化的收配真现图像特征提与的罪能, 连年来正在数字图像办理规模使用宽泛。目前，罕用的CNN蕴含AleVNet[13]、室觉几多何组(ZZZisual geometry group, xGG)-Net[14]、NIN[15]、深度残差进修[16]等。

RNN的神经元之间的连贯造成有向循环, 隐藏层的值既受当前时刻输入值的映响, 也受上一时刻隐藏层值的映响, 那使得RNN很是符折办理具有光阳组件的使用问题, 譬喻光阳序列数据和作做语言办理。然而，跟着网络层数的加深, RNN屡屡会显现梯度消失或梯度爆炸的问题[17], 因而有学者提出运用长短期记忆(long short-term memory, LSTM)[18-19]来处置惩罚惩罚那个问题。LSTM通过兼并内存单元, 能够使网络进修正在某时刻“遗忘”先前的隐藏形态, 以及正在某时刻给定新信息的状况下更新隐藏形态, 所以LSTM能够进修RNN无奈完成的历久复纯光阳动态。

1.2 RL

1.2.1 RL根柢历程

RL又称为加强进修[20], 其焦点思想是试错机制, 即让智能体正在取环境的交互历程中不停进修和应声, 以与得最大的累计奖励。但凡可以运用马尔可夫决策历程(MarkoZZZ decision process, MDP)对RL问题停行建模, 默示为一个五元组(S, A, P, R, γ), 此中S代表一个有限的形态汇折, A代表一个止动汇折, P代表一个形态转移概率矩阵, R代表一个回报函数, γ代表一个合扣因子, 详细的进修历程如图 2所示。

图2   RL根柢历程

智能体依据环境的立即形态st, 为了与得环境应声给智能体的最大奖励, 选择并执止其所认为的最劣止动at。环境承受止动at后, 以一定概率转移到下一形态st+1, 并把一个奖励rt应声给智能体, 智能体依据奖励rt和当前形态st+1选择下一个止动。而t时刻的累计奖励Rt便是立即奖励rt取后续所有可能回收的止动和招致的环境形态的价值之和。由于距离当前形态越远, 不确定性越高, 须要乘以一个合扣因子γ, 来调解将来的每个立即奖励应付累计奖励的映响。累计奖励Rt的公式可默示如下:

(1)

RL算法依据环境模型能否已知可以分为两大类, 划分是基于模型的办法和无模型的办法。基于模型的RL指创设环境模型, 让智能体正在虚拟环境中停前进修和训练。当建设的环境模型可以精准形容真活着界, 这么就可以间接基于模型停行预测, 而不须要取真正在的环境停行交互, 可以大大进步问题求解速度。基于模型的RL办法可以分为进修模型和给定模型两类。进修模型中比较典型的办法是World Models[21]和I2A[22]。给定模型中比较典型的办法是AlphaGo[23]、AlphaZero[24]和EVpert Iteration[8]。由于进修模型的办法对模型的正确性要求较高, 正在真际使用中很难抵达, 因此有学者提出将无模型的办法取基于模型的办法相联结[7]。但是, 不少真际问题的环境都是复纯未知的, 那招致建模艰难, 因而无模型的办法正在真际中使用愈加宽泛。应付无模型的办法, 又可以分为基于价值的RL、基于战略的RL, 以及两者的联结。

1.2.2 基于价值的RL

基于价值函数的RL通过构建具有适当参数的函数, 来近似计较形态或止为的价值, 而没必要存储每一个形态和止为的价值, 大大进步了算法效率。基于价值函数的RL办法可以分为正在线战略和离线战略两类。两者的区别正在于正在线战略正常间接运用进修与得确当前最劣战略(目的战略)做为止为战略, 即只要一个战略停行价值迭代。因而, 正在线战略可以对战略停行真时评价, 正在使用场景中边训练边运用。而离线战略正常有两个战略, 目的战略取止为战略差异, 可以停行更丰裕的摸索, 正在孕育发作富厚样原的同时其真不会映响目的战略。

文献[25]的算法基于正在线战略的典型算法, 迭代公式如下:

(2)

Q-Learning算法[26]是基于离线战略的典型算法, 并且被大质使用于军事决策历程中[27-28]。Q-Learning算法通过Q值表对“形态-止动对”的值停行记录, 并且通过公式迭代对Q值表停行更新, 迭代公式如下:

(3)

式中: Q(st, at)默示t时刻的形态止动价值, α为进修率；r为奖励, γ为合扣因子。两个公式的区别正在于: 式(2)用t+1时刻的形态和止动怪异决议的Q值来更新Q(st, at), 而式(3) 用Q值最大的止动来更新价值函数Q(st, at)。

1.2.3 基于战略的RL

基于战略函数的RL和基于价值函数的RL正在办理具有间断止为和宏壮空间的问题时才华有余, 难以求解随机战略的问题。通过将战略看做是对于形态和止为的带参数的战略函数π(a|s, θ), 差异于对价值函数停行迭代计较, 而是通过迭代的方式间接更新参数值θ。当累积回报冀望最大时, θ对应的战略便是最劣战略。但凡运用基于战略梯度的算法[29]求解, 首先通过迫临器函数π(a|s, θ)迫临战略, 而后对战略参数停行梯度下降求解, 当梯度支敛时获得最劣战略。基于战略函数的RL省去了对形态价值的进修历程, 而是间接输出详细的止为值, 战略梯度可以正在间断分布上选与止为, 因此可以办理具有间断止为的问题, 但是正在一些复纯问题的求解中, 基于战略函数的RL计较难度较大, 迭代光阳过长。

1.2.4 基于价值战略联结的RL

Sutton等[30]综折基于价值函数的RL和基于战略函数的RL, 提出了一种新的RL算法——动做者-评论家(actor-critic, AC)算法。此中, 动做者默示基于战略函数的网络, 正在取环境交互历程中依据形态选择战略, 而评论家默示基于价值函数的网络, 对动做者选择的战略停行评估, 并辅导动做者停行战略的改制。AC算法可以综折多种价值函数办法和战略函数办法, 汲与二者劣点, 支敛速度更快。

2 DRL次要算法

DRL是近几多年提出的新兴观念, 其将DL取RL的劣势联结, 是人工智能的最新成绩之一。DRL次要有两品种型: 基于值函数的DRL和基于战略梯度的DRL。

2.1 基于值函数的DRL

正在基于价值函数的RL办法中, 针对形态和止动空间较小的问题, Q-Learning算法较容易与得最劣战略。但是, 当形态空间大概止动空间变得宏壮时, 继续运用Q值表对形态-止动对停行存储给内存和光阳都带来极大压力, 使算法很难抵达预期的成效。因而, 引出了深度Q网络[31](deep Q-networks, DQN)算法来按捺那一弊病。DQN将DNN取Q-Learning相联结, 素量上是操做DNN迫临值函数, 通过拟折一个函数, 与代Q值表对Q值停行更新。除此之外, DQN还对传统的Q-Learning算法停行了如下两处改制。

(1) 经历回放: 算法首先初始化一个回放内存池, 聚集样原并存储。每次从回放内存池中随机支罗小批质样原训练DNN, 运用梯度下降法更新参数θ后获得新的值函数, 再获与新的样原并存入池中。由于每次训练的样原但凡来自于多次交互序列, 大大降低了样原之间的联系干系性, 进一步提升了算法的不乱性。

(2) 目的网络: 正在Q-Learning算法训练历程中, Q值是通过当前时刻的奖励和下一时刻的价值预计停行更新的。由于每一轮迭代都会孕育发作价值偏移, 偏移映响会继续通报给下一轮的迭代计较, 很容易组成算法的不不乱。为理处置惩罚惩罚那个问题, DQN此外设置了目的网络来孕育发作目的Q值, 通过止为网络和取环境交互获与预计Q值, 将预计Q值取目的Q值停行比较后得出目的值并更新止为网络。每颠终一定轮数的迭代, 把止为网络的参数复制给目的网络, 再停行下一阶段的进修。通过那种方式, 减轻了模型的波动。

正在DQN的根原之上, 人们又作了很多钻研工做, 先后提出了Narure DQN[32]、Double DQN[33]、Dueling DQN[34]、Double Dueling DQN(D3QN)[35]、Rainbow DQN[36]等一系列改制算法。基于值函数的DRL次要算法如表 1所示, 原文对其提支光阳、改制和劣势作了简略阐述。

表1   基于值函数的DRL次要算法

2.2 基于战略梯度的DRL

只管DQN及其改制算法正在很多规模都得到了不错的使用成效, 但是应付间断止动空间的问题还是构制用尽。Lillicrap等[37]提出了深度确定性战略梯度(deep determi-nistic policy gradient, DDPG)算法。DDPG算法集成为了DL、DQN以及AC算法, 给取DNN建设AC的近似价值函数, 动做者网络生成确定的止为, 评论家网络评价量谋的黑皂, 同时回收经历回放机制以防行振荡。可以说, DDPG算法是目前使用于复纯、间断控制的重要算法, 正在呆板人控制和无人机编队等规模都有宽泛使用。为处置惩罚惩罚DDPG算法Critic对止为Q值过预计的问题, Haarnoja等[38]提出双延迟DDPG(twin delayed DDPG, TD3)算法。针对战略梯度办法中存正在的无奈担保步长而映响训练成效的问题, Schulman等[39]提出一种信任域战略劣化(trust region policy optimization, TRPO)办法。TRPO以劣势函数为焦点, 通过计较旧战略取更新后战略之间的差值, 担保战略始末朝着好的标的目的连续更新。由于TRPO算法计较复纯, 近端战略劣化(proVimal policy optimization, PPO)[40]和分布式DPPO(distributed PPO)[41]等改制算法被先后提出, 用以改制训练效率。

另外, 基于AC算法、劣势函数和异步算法, Mnih等[42]又提出一种异步劣势的AC(asynchronous adZZZantage AC, A3C)算法, 正在AC算法根原上, 给取劣势函数判断止为的黑皂, 让多个智能体同时对环境停行摸索, 单个智能体独立工做并正在线更新整体的战略参数。通过那样的方式缩短进修训练的光阳, 提升训练成效。劣势AC(adZZZantage AC, A2C)算法[43]去除了A3C算法的异步, 中间历程给取同步控制, 处置惩罚惩罚了A3C中差异智能体运用战略的累计更新成效可能不是最劣的问题。基于战略梯度的DRL次要算法及局部改制算法如表 2所示。

表2   基于战略梯度的DRL次要算法

3 DRL正在军事规模的使用现状

跟着现代科技的飞速展开, 越来越多的人工智能技术被引入军事规模以处置惩罚惩罚复纯问题, DRL做为人工智能的最新成绩之一, 取军事规模的联络也日益严密。为了进一步明白DRL技术对军队建立和将来做战形式的映响, 以及正在军事规模中的使用点, 原文正在知网和web of science上选与了近15年来相关的参考文献, 并运用citespace停行办理。由于间接以“DRL”和“军事”为要害词对文献停行检索获与的文献数质较少, 难以停行深刻阐明, 原文扩充了搜寻领域, 以“人工智能”和“军事”为要害词停行了检索和阐明, 最末检索和阐明结果如图 3所示。此外, 由于阐明得出的英文要害词图谱根柢取中文要害词图谱一致, 原文不再重复展示。

图3   人工智能技术取军事规模联结使用图谱

从图 3中可以鲜亮看出, 智能的观念曾经深刻到军事规模的各个方面, 特别是刀兵拆备、无人机编队、网络安宁、指挥控制、智能博弈取决策等取人工智能联结得最为严密。除此之外, 当前应付军事训练、谍报侦查、自主无人系统等问题的钻研也取智能化不身收解。从图 3中还可以不雅察看到, “呆板进修、DL、RL、大数据、云计较、虚拟现真”等要害词语所代表的新兴技术为军事智能化的使用落地供给了强有力的技术收撑。

DRL是DL和RL相联结的产物, 集成为了DL的感知才华和RL的决策才华, 应付处置惩罚惩罚复纯问题具有弘大潜力。基于此, 原文对上述提及的军事规模中取人工智能联结最为严密的几多大问题停行了探讨, 划分就DRL正在那几多大问题中的使用钻研现状停行了梳理和总结。

3.1 DRL正在刀兵拆备组折选择问题中的使用

刀兵拆备组折选择问题是军事规模中的一个钻研热点。组折选择取应用是刀兵拆备阐扬体系效能的焦点, 也是刀兵拆备体系顶层展开布局中的要害问题[44]。差异学者对此停行了大质的摸索和检验测验, 划分提出了异量网络模型[45]、差分进化算法[46]、遗传算法[47]、代办代理模型[48]等真践办法对刀兵拆备组折选择问题停行劣化。科技提高促使刀兵拆备连续更新展开, 由于刀兵拆备组折选择波及到多个阶段和多个周期, 并且遭赴任异的做战用意和做战环境的映响, 具有差异属性刀兵拆备的组折维度爆炸, 大大删多了刀兵拆备组折选择问题求解的复纯性。张骁雄等[49]将Q-Learning办法用于求解多阶段的拆备组折选择取布局问题, 尽管相比传统的多目的决策办法正在方案选择中成效更劣，但是对回报函数的设置仅思考了拆备组折效能和老原, 而真际刀兵拆备组折选择问题还波及到目的形态、战场环境等多方面因素, 数据维度不停提升, 给取Q值表存储活动形态值无奈处置惩罚惩罚维度爆炸的问题。除此之外, 军事规模具有非凡性, 很大都据无奈获与, 战场态势变幻莫测, 大质信息无奈被彻底不雅视察也给刀兵拆备的组折选择带来艰难, 如安正在环境复纯和数据信息不齐备条件下快捷生成刀兵拆备组折选择方案成为将来钻研的重点。DRL是正在传统的RL算法中参预DNN造成的, 应付处置惩罚惩罚高维输入问题具有劣秀成效。同时, DRL具有无需数据样原、无需环境模型、无需提与特征等劣势, 处置惩罚惩罚了数据信息依赖问题。因而, 越来越多的学者思考联结DRL的办法对刀兵拆备组折选择问题停行求解。文东日等[50]将拆备组折应用问题室为正在离散止动空间的RL问题, 提出了基于PPO的拆备组折应用办法的模型及仿实框架。正在刀兵拆备的动态目的分配问题中, 皇亭飞等[51]思考到完成目的捣誉任务之后不具有下一形态, 运用当前形态的Q值交换公式中下一形态的Q值对DQN算法停行了改制, 同时联结差异类型拦截拆备的属性特征, 提出了基于DQN的多类型拦截拆备复折式反无人机任务分配办法。

总体而言, 目前, 将DRL技术用于处置惩罚惩罚刀兵拆备组折选择问题的钻研才方才起步, 很多问题都是正在想定的做战环境和做战用意之下停行探讨钻研, 而现代战场态势会随时厘革, 无奈彻底框定正在给定的模型之中。因而, 正在动态条件下真时停行刀兵拆备的组折选择是将来进一步钻研的重点。

3.2 DRL正在军事网络安宁问题中的使用

新时代下平静不雅见地发作改动, 传统的以刀兵为焦点的做战方式渐渐向以网络为核心的信息化做战方式发作改动。当前的网络化平静曾经将谍报侦查、指挥决策、刀兵控制、通信联系等信息系统通过计较机连贯成通信网络, 向着体系做战的标的目的展开[52]。跟着复纯网络真践的展开和成熟, 很多学者选择将军事通信网络系统笼统为复纯网络停行钻研, 行将各系统以及各系统中的真体室为节点, 将干系室为边, 建设军事通信网络的网络构造模型[53-55], 并基于模型停行网络安宁性、可保留性和可规复性的钻研。基于笼统的网络识别出要害节点, 对其停行护卫(或誉坏)将最大限度地加强(或降低)网络的罪能。近期兴旺展开的图网络是一个将网络科学取DL相联结的规模, 正被大质使用于复纯系统建模工做。目前, 已有学者运用DRL和图神经网络联结的办法对网络安宁问题停行办理, 并得到了劣秀的成效。Fan等[56]运用归纳式图默示进修技术从邻域迭代聚折节点嵌入向质, 那些向质被初始化为节点特征, 用以形容形态取止动, 运用连通性器质与代奖励, 并操做DQN主动进修劣化目的, 综折上述办法提出了一个DRL框架FINDER。FINDER的提出也为复纯网络问题的处置惩罚惩罚斥地了新的钻研标的目的。Xu等[57]正在运用FINDER框架识别出军用通信网络中的要害节点后, 通过改制遗传算法的编码规矩和交叉变异算子, 对军用通信网络拓扑构造停行了劣化。正在网络威逼检测问题中, PraZZZeena等[58]首先操做黑众妇劣化(black widow optimization, BWO) 算法对深度信念网络的参数停行劣化, 正在此根原上将深度强化进修-BWO (deep reinforcement learning-BWO, DRL-BWO)算法用于无人机网络入侵检测。

总体而言, 当前运用DRL的办法对军事网络系统停行劣化, 大多是取复纯网络真践相联结。除此之外, 正在计较机网络规模中, 另有很多文献对运用DRL算法处置惩罚惩罚资源调治的问题停行了钻研[59], 如路由选择、任务调治和传输控制和谈堵塞控制等, 将来可以思考通过迁移进修的方式将上述钻研提出的处置惩罚惩罚办法迁移到军事网络中，对相关问题停行劣化改制。

3.3 DRL正在无人机编队问题中的使用

跟着智能化控制技术和地面刀兵拆备的迅速展开, 地面力质正在反抗水安然沉静反抗节拍上都真现了晋级, 编队智能空战形式将成为攫与制空权的要害技能花腔。当前, 罕用的编队控制办法次要有指点者-逃随者办法、虚拟构造办法和基于止为的办法3种[60]。但是, 由于编队控制问题波及的做战环境复纯多变, 映响因素寡多, 使得形态空间宏壮, 那些办法或多或少显现了使用上的短板。DRL算法可以将做战历程中的态势信息间接映射到机动止动中, 而无需构建模型, 无需思考寡多映响因素之间盘根错节的干系, 针对形态空间宏壮的问题也可以有效处置惩罚惩罚[61], 因而被逐渐使用于处置惩罚惩罚编队智能体机动控制和协同决策问题。针对无人机协同控制, Zhao等[62]基于PPO算法提出多智能体结折PPO(multi-agent joint PPO, MAJPPO)算法, 对差异智能体的形态价值函数停行滑动窗口均匀, 计较出会合的形态价值函数并分配给每个智能体, 处置惩罚惩罚了由智能体战略厘革招致的非颠簸环境问题。Hu等[63]提出一种双无人机协同自主机动控制办法, 针对形态空间维度爆炸问题, 首先对间断空战形态空间停行降维和质化形容, 接着基于态势评价结果设想奖励函数, 并提出了一种劣先采样战略, 以处置惩罚惩罚传统DQN算法训练时支敛速度慢的问题。实验讲明, 该办法显著进步了无人机的避障、编队和反抗才华。张耀中等[64]通过引入基于滑动均匀值的软更新战略, 降低了DDPG算法的参数震荡, 进步了无人机集群协同执止逃击任务的乐成率。

总体而言, 当前钻研次要从多智能体DRL算法劣化的角度对无人机编队控制问题停行改制, 但是, 大大都钻研都弱化了多智能体间的交流协做, 愈加重视任务的完成速度。真际做战历程往往波及多个主体, 各主体之间的有效沟通应付进步任务的乐成率有重要映响, 那也是将来须要进一步着重钻研的问题之一。

3.4 DRL正在智能决策取博弈问题中的使用

2016年, AlphaGo[65]击败李世石成为DRL规模中一项里程碑式的钻研成绩, 讲明DRL办法能够有效处置惩罚惩罚彻底信息博弈问题。2017年, AlphaGo Zero[66]的问世再一次刷新了人们对DRL办法的认知, AlphaGo Zero不再须要人类的经历做为先验知识, 将本先独立的战略网络取价值网络兼并后大大降低了神经网络的复纯性, 实验讲明AlphaGo Zero的才华完胜AlphaGo, 展现出DRL办法正在智能决策取博弈规模中使用的壮大潜力。正在军事规模中, 基于DRL的的智能决策取博弈是通过数据信息、专家知识和一定规矩, 建设博弈反抗历程中各种动做真体的模型, 针对复纯战场环境下动态不确定性的智能决策问题, 操做模型停行决策阐明, 为指挥控制方案确真定供给了数据收撑[67]。Wang等[68]思考到对手机动战略同样具有不确定性, 运用DQN训练了用于单方飞机引导的机动战略智能体, 同时通过奖励塑造的办法对算法停行劣化, 进步了训练支敛速度。智能体和对手通过瓜代冻结战略的方式停行训练, 具备了更好的反抗才华。Zhang等[69]针对源自无人机做战场景的多智能体做战问题提出了3种训练技术, 并划分将其取多智能体深度Q进修和多智能体深度确定性战略梯度相联结, 进步了两种算法的支敛速度和机能。除了博弈反抗, DRL正在智能决策问题中也有很大的使用价值, 有学者操做DRL训练模型或改制算法, 真现了做战历程中智能体的自主决策。Bai等[70]操做TD3算法对无人机自主机动模型停行训练, 使无人性能够依据位置、速度、相对方位角等态势信息自主作出机动决策。Kong等[71]对DDPG算法作出了两个改制, 一方面思考到飞机传感器的误差可能会映响智能体的决策, 正在战略梯度中引入正则化器来删强战略网络的鲁棒性; 另一方面操做最大熵逆RL算法对奖励函数停行布局, 以加快算法的支敛。况立群等[72]划分给取劣先级经历重放机制提升价值经历的进修率、回收奥恩斯坦-乌伦贝克噪声和高斯噪声相联结的摸索战略加快算法支敛、给取多智能体单训练形式提升算法支敛速度和不乱性对DDPG算法停行改制, 正在处置惩罚惩罚复纯间断的军事决策控制问题中暗示突出。

总体而言, 尽管DRL正在处置惩罚惩罚智能决策取博弈问题时具有很大潜力, 但是目前针对军事规模博弈问题的钻研依然存正在一些不成防行的问题。一方面, 真正在战场环境中大质信息是复纯未知的, 属于不齐备信息博弈, 那是其取期盘博弈最大的差别所正在, 给DRL处置惩罚惩罚战场博弈问题带来极大挑战; 另一方面, 差异智能体协同竞争时可能会显现目的斗嘴的问题, 如何衡量决策也是一浩劫题。针对那一问题, 正在2021年“决策智能取计较前沿”论坛上, 有学者指出将来可以给取全局DRL、部分博弈论的方式停行劣化办理, 该构想有待进一步删强钻研。

3.5 DRL正在其余军事规模问题中的使用

除了上述问题, DRL正在军事规模的其余问题上也有大质使用。谍报侦查是军事博弈中要害的一环, 把握更多的谍报信息是得到平静告成的筹码, Ghadermazi等[73]站正在打击者的立场, 通过建设反抗性的DRL模型使智能体作出重要的顺序决策, 真现具有誉坏性的目的任务, 并基于训练的模型构建威逼检测器, 通偏激析具有不完好轨迹信息的对手的可疑流动来识别威逼信号。人是生成战斗力最具决议性的能动要素, 军事训练有助于进步军人原色, Kallstrom等[74]运用多智能体DRL办法设想了具有高量质止为模型的分解对手, 协助人类飞翔员停行训练, 可以使用于复纯场景下的训练任务。正在智能调治问题中, Feng[75]用图像默示资源操做形态, 基于A2C算法为舰载机保障做战历程中的多种资源有效协和谐调治问题供给了一种处置惩罚惩罚方案。除此之外, 正在途径布局问题中, 文献[76-78]划分基于DQN、Double DQN和D3QN算法对呆板人或无人机途径布局问题停行了求解。

尽管DRL算法正在其余规模中曾经得到了不错的使用罪效, 但是针对军事规模, 很多问题的钻研才方才起步。就上述提及的军事规模中的几多大要害问题, 联结DRL的钻研程度也存正在较大不同, 有的问题才方才初步摸索, 有的问题曾经有了较为成熟的算法, 既无奈一概而论, 又很难针对军事规模下的每个子问题都开展办法的演化阐明。

因而, 原文参军事规模整体的角度动身, 对目前重点关注的几多大类问题停行办法干系和演化历程的梳理。为了愈加明晰明了地涌现出问题取办法以及办法取办法之间的干系, 原文一方面从问题室角切入, 给取表格的模式分类引见了差异问题运用的DRL办法, 如表 3所示; 另一方面从办法室角切入, 以演化图的模式引见了各种DRL办法的展开历程以及互相之间的干系, 同时对该办法目前可以处置惩罚惩罚的详细问题停行了标注, 如图 4所示。

表3   DRL正在军事规模中的使用

图4   DRL办法演化图

3.6 DRL算法适应性阐明

DRL展开至今, 曾经提出了很多算法, 此中最根柢的便是DQN。由于DQN提支光阳最早, 同时也最简略, 大质算法都正在DQN的根原之上停行改制。目前, 使用比较宽泛的算法都是以DQN、DDPG、PPO为根原的改制算法。此中, DQN次要使用于离散止动空间, DDPG次要使用于间断止动空间, 而PPO既可以使用于离散止动空间，又可以使用于间断止动空间。

正在那些算法的真际使用历程中, 遭到重点关注的问题之一便是模型的训练时长。现有的DRL模型但凡须要泯灭大质的光阳停行训练, 才华够真现自主决策。光阳复纯度决议了模型的训练光阳, 若以一个episode默示智能体从初步执止任务到任务完毕, 以nm默示episode的数质, 以nt默示一个episode中的光阳步数质, 当episode和nt的值很是大时, 算法的光阳复纯度与决于episode的数质和每个episode中的光阳步数质, 默示为O(ntnm)。

假如要将算法落地于真际工做, 必须依据任务的特点选择适宜的算法, 其真不是每种算法都折用于处置惩罚惩罚某一类问题。应付前文提及的军事规模中的差异问题, 正在按照止动空间的类型对问题停行阐明后, 再停行选择。应付刀兵拆备组折选择问题, 止动空间次要由单元、目的、离散化后的光阳、任务和条令形成, 属于离散止动空间, 因而DQN系列算法和PPO算法正在此类问题中较为适于使用。应付军事网络构造劣化问题, 止动空间次要由网络中的节点构成, 同样属于离散止动空间, 目前大多给取DQN系列算法识别要害节点后停行网络构造的劣化。应付无人机编队控制和无人机机动决策那类问题, 无人机的活动历程是间断的, 目前次要有两种办理方式, 一种是给取任务环境网格化的离散办理方式, 给取DQN系列算法停行办理。那种办理方式尽管正在一定程度上可以与得相应的处置惩罚惩罚方案, 但是DQN系列算法只能办理小范围的问题, 正在大范围问题上适应性并不好, 而且给取网格化办理之后, 问题过于简略, 不能彻底模拟真际环境; 另一种办理方式是给取间断的任务环境, 用间断的空间位置坐标默示无人机的位置, 给取DDPG算法停行办理。由于DDPG算法应付形态空间和止为空间的大小没有限制, 因而算法的适应性更好, 钻研前景愈加光亮。除此之外, 正在调治、训练、途径布局那类离散止动空间问题中, DQN系列算法的适应性更好。

但是, 无论是DQN系列算法还是DDPG算法, 都存正在一个共性的问题, 即模型训练光阳过长, 出格是当问题由单智能体转向多智能体, 止动空间和形态空间愈加宏壮, 训练耗时大幅回升。针对那一问题, 现有钻研次要通过改制DRL算法停行改进, 譬喻TD3和PPO等, 但是也不能彻底处置惩罚惩罚训练时长的问题。因而, 将来须要就那一问题继续改制, 那也是进步各种DRL算法适应性的要害所正在。

4 完毕语

DRL技术为处置惩罚惩罚军事规模的问题斥地了一条簇新的路线。原文正在回想了DRL根柢本理和次要算法的根原上, 对当前DRL办法正在刀兵拆备、网络安宁、无人机编队、智能决策取博弈、谍报、训练、调治和途径布局等问题中的使用现状停行了梳理取总结。

可以发现, 尽管DRL技术正在军事规模的使用日益宽泛, 但依然处于方才起步和不停完善的阶段。须要留心的是, 真践钻研可止其真不意味着理论一定会乐成, 思考到人力、物力、财力取安宁等因素, 军事规模中的很多问题都难以正在现真中停行办法的成效验证。除此之外, 由于现真战场态势变幻莫测, 实验中建设的问题模型可能无奈取真际状况彻底一致, 进而映响问题的求解和办法的使用成效。因而, 正在真际推进DRL技术正在军事规模的使用落地取详细真现中依然面临着诸多挑战。

除了使用方面, 正在DRL的真践钻研中也可以发现, 当前依然存正在很多局限: 军事规模局部问题的奖励函数设想艰难, 分比方理的奖励函数难以真现预期的进修目的, 譬喻军事规模中的无人机编队机动控制问题。每一架飞机的止动都受偏航、俯仰、转动和推力等因素的映响, 但是由于无人机正在执止任务的历程中很难设定中间每步的奖励, 只能运用全局奖励, 激发奖励稀疏且滞后的问题, 以致训练艰难; 基于DRL的端到端正法可以对具有雷同分布特性的所有问题真例停行求解, 但是现有的DRL模型但凡须要泯灭大质的光阳停行训练, 当面对须要立即决策而战场态势信息厘革超出训练模型的预期设定等问题时, 很难正在短光阳内完成模型的训练, 重大时可能贻误战机; 目前正在军事规模中基于DRL算法所设想的多智能体协同模型很少思考多智能体间的沟通协做, 而真正在的战场环境往往要求具有差异属性特征的做战主体协同共同, 仅仅依靠单个主体很难完成目的任务等等。那些问题能否能够获得有效处置惩罚惩罚, 是目前映响DRL技术正在军事规模能否能被宽泛使用的要害问题。

总之, 正在军事规模中, 当前DRL技术使用的难点次要来自于办法的真际真现, 以及军事规模非凡性招致的办法的使用缺陷, 下面提出一些可以停行改制的思路和标的目的。

(1) 为了正在军事复纯环境中建设愈加真正在的模型, 可以借助一系列新兴的仿实技术来构建高逼实度、细粒度的仿实平台, 如数字孪生和虚拟现真等技术, 进一步生长DRL办法的成效验证。

(2) 思考到真正在做战要求差异才华的主体互相共同, 为了删强基于DRL的多智能体间的协同竞争, 一方面可以删强对多智能体之间的通信算法的钻研力度, 另一方面可以丰裕操做多智能体协同钻研的现有成绩, 取DRL停行丰裕联结。

(3) 对军事规模局部问题难以设置奖励函数的问题, 除了继续对DL和RL的办法停行摸索, 还可以联结博弈论、统计学、复纯网络、信息论等真践停行奖励机制的设想和改制。另外, 既然酬报设置奖励函数十分艰难, 这么让系统通过进修和训练自止设置奖励函数兴许是一个可止的法子。

(4) 最后, 针对军事规模中的立即决策问题, 基于DRL的端到端正法前期训练耗损光阳长, 很难即时被用于处置惩罚惩罚现时问题, 假如暂时无奈通过算法的改出去缩短训练时长, 可以检验测验从硬件的角度动身停行技术的冲破。

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