《分析强化学习智能体在空战中的能力：综合性能评估工具》

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空战是一个复杂多变的领域，人类飞行员面临着严峻的挑战。整合人工智能，特别是强化学习（RL），有可能彻底改变空战行动的有效性。通过利用 RL 技术，自主智能体可以根据不断变化的战场条件制定新战术。在这项研究中，使用先进的 RL 技术训练了空战智能体，同时考虑到了不同的初始作战几何形状和相对位置。结果表明，空战几何形状的变化对智能体的能力有显著影响。为了评估其能力和应变能力，对具有对称战斗几何形状的相同智能体进行了检查。任何与预期对称结果的偏差都会被检测到，这可能意味着在训练探索阶段遇到了挑战。在这一框架内对不同的代理进行比较时，它们在特定空战场景中的优势就会凸显出来，从而为加强更多智能代理的开发提供有价值的信息。 图 7. 根据敌方和空战几何图形选择智能体的整体视图 人工智能（AI） ………………………………