我们提出了一种方法，旨在优化穿越敌方高射炮占领的飞行走廊的飞行路径。这适用于穿越完全或部分由此类枪支控制的空域的各种飞机、导弹和无人机。为此，我们使用 Q 学习 - 一种强化（机器）学习 - 它试图通过重复的半随机飞行路径试验找到避开高射炮的最佳策略。Q 学习可以在不直接模拟高射炮的情况下产生穿越敌方火力的最佳飞行路径。仍然需要对手的响应，但这可以来自黑盒模拟、用户输入、真实数据或任何其他来源。在这里，我们使用内部工具来生成高射炮火力。该工具模拟由火控雷达和卡尔曼飞行路径预测滤波器引导的近距离武器系统 (CIWS)。Q 学习还可以补充神经网络 - 所谓的深度 Q 学习 (DQN) - 来处理更复杂的问题。在这项工作中，我们使用经典 Q 学习（无神经网络）展示了亚音速飞行走廊通过一个高射炮位置的结果。