文章摘要:海战场是未来大国冲突的主阵地之一，强大的海战场目标搜寻能力是执行海上训练和作战的最后一道屏障，同时也因其复杂多变的环境和重要战略地位成为战场联合搜救中最艰难最核心的部分。本文面向海战场目标搜寻的时间周期短、实时性要求高等特点，提出了一种基于深度强化学习的海战场目标搜寻路径规划方法。首先，构建了海战场目标搜寻数学规划模型，并将其映射为一种强化学习模型；然后，基于Rainbow深度强化学习算法，设计了海战场目标搜寻路径规划的状态向量、神经网络结构以及算法框架与流程。最后，用一个案例，验证了所提方法的可行性与有效性，与常规平行搜寻模式相比大大提高了搜寻成功率。

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