孙智孝，杨晟琦，朴海音,2,*，白成超，葛俊

1. 航空工业沈阳飞机设计研究所，沈阳 110035

2. 西北工业大学 电子信息学院，西安 710072

3. 哈尔滨工业大学 航天学院，哈尔滨 150001

目前机器智能已迈入深度学习时代，人工智能所赋能的空战博弈研究已经取得了实质性进展。随着智能空战时代的到来，世界主要航空大国及相关研究机构均将着力点聚焦到了新一代智能空战体系的探索和研究，加大了对自主无人系统装备以及智能化技术的研发投入，全面推动航空装备与人工智能技术的融合发展，涌现出一大批有代表性的研究成果。

美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration，NASA)在20世纪60至90年代持续专注研发基于专家规则的智能空战系统，将人类在空战领域的知识和经验构建成知识库，多次尝试用人工智能系统替代飞行员去执行空战决策[1-5]。除此之外，遗传算法和遗传模糊树等启发式方法也被应用到智能空战领域[6-8]，其中采用遗传模糊树的“阿尔法空战”系统，首次验证了基于人工智能的空战决策机制具备战胜人类飞行员的潜力[6]。近些年，随着机器学习的爆发，以深度学习和深度强化学习为代表的自演进智能算法在空战行为涌现方面表现出巨大优势，诸多基于此类方法研发的智能空战项目逐渐被提出[9-13]。比较有代表性的是美国国防高级研究计划局(Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA)开展的人工智能近距空中格斗项目，该项目挑战赛的冠军队伍采用深度强化学习方法在人机大战中以大比分战胜人类飞行员[12-13]，证明了机器学习类方法在解决空战决策问题方面潜力巨大。……