【摘 要】
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智能博弈在当前人工智能的发展中是较为热点的一个问题，同时随着人工智能的不断发展，在作战指挥领域也逐渐得到了广泛的应用，尤其以美国DAPPA为首，利用人工智能来为指挥员的战场决策提供全方位的策略支持，如何利用人工智能模拟战场环境下进行战场对抗也是研究的一方面。当前智能体虽然能够通过获得奖励不断进行优化，在策略上通常是根据即时奖励选择当时收益最大的策略，现实战场环境中有些决策当时虽不会有即时收益，但之
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智能博弈在当前人工智能的发展中是较为热点的一个问题，同时随着人工智能的不断发展，在作战指挥领域也逐渐得到了广泛的应用，尤其以美国DAPPA为首，利用人工智能来为指挥员的战场决策提供全方位的策略支持，如何利用人工智能模拟战场环境下进行战场对抗也是研究的一方面。当前智能体虽然能够通过获得奖励不断进行优化，在策略上通常是根据即时奖励选择当时收益最大的策略，现实战场环境中有些决策当时虽不会有即时收益，但之后是会对整体的战场形势有更好的推动作用，能够取得更有利的战果。针对此问题，利用分层强化学习进行智能体的智能博弈训练，并应用于简单战场环境下来模拟虚拟指挥员，提出了一种基于互信息的智能博弈对抗的分层强化学习算法MI-A3C。MI-A3C算法在模拟的战场环境中能够取得86.7%的胜率，并能够完成主要任务，同时在实验中可以发现一些有利于长远收益的决策。
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