論文の概要: Hierarchical Reinforcement Learning for Air-to-Air Combat
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00990v1
- Date: Mon, 3 May 2021 16:40:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-04 13:55:39.794946
- Title: Hierarchical Reinforcement Learning for Air-to-Air Combat
- Title(参考訳): 空対空コンバットの階層的強化学習
- Authors: Adrian P. Pope, Jaime S. Ide, Daria Micovic, Henry Diaz, David
Rosenbluth, Lee Ritholtz, Jason C. Twedt, Thayne T. Walker, Kevin Alcedo and
Daniel Javorsek
- Abstract要約: lockheed martins(lm)アプローチは階層的アーキテクチャと最大エントロピー強化学習(rl)を組み合わせる
このアプローチは、最終DARPAのAlphaDogfight Trials(ADT)で2nd$のフィニッシュを達成しました。
アメリカ空軍(USAF)のF-16 Weapons Instructor Course(F-16 Weapons Instructor Course)を敗れた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.3566217399536002
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) is becoming a critical component in the defense
industry, as recently demonstrated by DARPA`s AlphaDogfight Trials (ADT). ADT
sought to vet the feasibility of AI algorithms capable of piloting an F-16 in
simulated air-to-air combat. As a participant in ADT, Lockheed Martin`s (LM)
approach combines a hierarchical architecture with maximum-entropy
reinforcement learning (RL), integrates expert knowledge through reward
shaping, and supports modularity of policies. This approach achieved a $2^{nd}$
place finish in the final ADT event (among eight total competitors) and
defeated a graduate of the US Air Force's (USAF) F-16 Weapons Instructor Course
in match play.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)は、DARPAのAlphaDogfight Trials(ADT)が最近示したように、防衛産業において重要なコンポーネントになりつつある。
ADTはF-16を模擬空対空戦闘で操縦できるAIアルゴリズムの可能性を検証しようとした。
ADTの参加者として、Lockheed Martin氏のLM(LM)アプローチは、階層アーキテクチャと最大エントロピー強化学習(RL)を組み合わせて、報酬形成を通じて専門家の知識を統合し、ポリシーのモジュラリティをサポートする。
このアプローチはADTの最終大会(合計8つの競技者を含む)で2-2ドルの成績を収め、アメリカ空軍(USAF)のF-16 Weapons Instructor Courseの卒業生をマッチプレーで破った。
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