PFIA 2024
Apprentissage par Renforcement Profond pour la Défense Aérienne
Valentin Colliard, Alain Pérès, Vincent Corruble
Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche à base d’apprentissage par renforcement pour traiter le pro- blème de la défense aérienne. TAADA (Transferable Agent for Air Defense Application) est une solution pour réaliser à la fois l’évaluation de la menace et l’affectation des armes dans le contexte de la défense antiaérienne. En utilisant Starcraft II comme environnement de simulation, nous met- tons en place des scénarios d’attaque où l’agent doit ap- prendre à défendre ses effecteurs et ses points d’intérêt. En estimant une valeur pour chaque paire effecteur-menace, l’agent montre une capacité à être robuste dans plusieurs scénarios pour distinguer et prioriser les menaces afin de gagner la partie.