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Monte Carlo Tree Search Based Tactical Maneuvering
arXiv - CS - Multiagent Systems Pub Date : 2020-09-13 , DOI: arxiv-2009.08807 Kunal Srivastava, Amit Surana
arXiv - CS - Multiagent Systems Pub Date : 2020-09-13 , DOI: arxiv-2009.08807 Kunal Srivastava, Amit Surana
In this paper we explore the application of simultaneous move Monte Carlo
Tree Search (MCTS) based online framework for tactical maneuvering between two
unmanned aircrafts. Compared to other techniques, MCTS enables efficient search
over long horizons and uses self-play to select best maneuver in the current
state while accounting for the opponent aircraft tactics. We explore different
algorithmic choices in MCTS and demonstrate the framework numerically in a
simulated 2D tactical maneuvering application.
中文翻译:
基于蒙特卡罗树搜索的战术机动
在本文中,我们探讨了基于同步移动蒙特卡罗树搜索 (MCTS) 的在线框架在两架无人机之间进行战术机动的应用。与其他技术相比,MCTS 能够实现远距离高效搜索,并使用自我对弈来选择当前状态下的最佳机动,同时考虑到对手飞机的战术。我们探索了 MCTS 中的不同算法选择,并在模拟的 2D 战术机动应用程序中以数值方式演示了该框架。
更新日期:2020-09-21
中文翻译:
基于蒙特卡罗树搜索的战术机动
在本文中,我们探讨了基于同步移动蒙特卡罗树搜索 (MCTS) 的在线框架在两架无人机之间进行战术机动的应用。与其他技术相比,MCTS 能够实现远距离高效搜索,并使用自我对弈来选择当前状态下的最佳机动,同时考虑到对手飞机的战术。我们探索了 MCTS 中的不同算法选择,并在模拟的 2D 战术机动应用程序中以数值方式演示了该框架。