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摘要 —基于模拟的训练有可能显著提高空战领域的训练价值。然而,合成对手必须由高质量的行为模型控制,才能表现出类似人类的行为。手工构建这样的模型被认为是一项非常具有挑战性的任务。在这项工作中,我们研究了如何使用多智能体深度强化学习为空战模拟中的合成飞行员构建行为模型。我们在两种空战场景中对多种方法进行了实证评估,并证明课程学习是一种处理空战领域高维状态空间的有前途的方法,并且多目标学习可以产生具有多种特征的合成智能体,从而可以在训练中模拟人类飞行员。索引术语 —基于智能体的建模、智能智能体、机器学习、多智能体系统