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隨著軍隊使用人工智能/機器學習系統實現現代化，軍事情報部門的人員需要充分了解這些系統，并將其納入聯合情報進程（JIP）。為了指導部隊開發和整合這項技術，美國防部（DOD）公開發布了《美國防部通過人工智能倫理原則》，其中包括 "公平 "原則，以減少 "意外偏見"。雖然有多種技術上的最佳實踐可以減少意外偏見，但軍事情報界也可以從商業行業采用一些非技術上的最佳實踐。本定性、多案例研究和跨案例綜合報告探討了這些商業行業的非技術最佳實踐，以減少聯合執行項目中的意外偏見。

無人駕駛飛行器（UAV），尤其是電動多旋翼飛行器，在娛樂、運輸、物流和軍事領域越來越受歡迎。在撰寫本報告時，這些飛行器的主要缺點之一是，由于電池技術的限制，其續航能力有限。克服這種局限性的一個常用方法是使用多個飛行器合作實現某個目標。無人駕駛飛行器的這種應用被稱為蜂群，多個飛行器可以協調行動，以一定的隊形飛行，進入某個具有挑戰性的區域，或飛得更遠。與任何多組件系統一樣，蜂群的復雜性意味著存在多個故障點。高度復雜的實時協調飛行機制所帶來的任何不確定性風險都是安全關鍵行業所無法接受的。關鍵故障的后果可能是重大的生命損失、財產損失或環境危害。要擴大無人機群的使用范圍，確保無人機群的正確行為是必須解決的首要挑戰。模型檢查是驗證系統正確性的最可靠技術之一，它可以通過系統檢查所有可能的狀態來驗證系統的行為。系統驗證基于高級模型表示法，可以抽象出實現細節。由于需要投入大量時間和資源，這種軟件開發方法并不常用。本文介紹的工作提出了一個框架，用于對具有共同目標的代理分布式系統進行建模、驗證并提供正確性證據。具體來說，該框架展示了一個部分自動化的過程，將 UPPAAL 模型檢查器中建模的系統在機器人操作系統（ROS）環境中實現。目標系統是一個由無人機組成的蜂群，在通過共識協議實現領導者-追隨者分層結構的同時，飛向指定的目標位置。本文提供了將 UPPAAL 結構映射到 ROS 結構的算法表示。最后，還在 Gazebo 3-D 機器人模擬器中模擬了無人機任務的 ROS 實現。

美國海軍陸戰隊正在全面采用無人自動化和半自動化資產。這些平臺將影響指揮鏈中的每一個人--從山頂上的班長、巡邏的排長，到監督所有戰場要素的營級作戰軍官。由于戰爭本質上仍然是人類的努力，因此在戰場上引入機器需要各級人員的團隊合作，以確保在未來的殺戮戰場上取得成功。要將這些資產整合到海軍陸戰隊的作戰行動中，就需要強有力的人機團隊合作（HMT），以保持海軍陸戰隊的競爭優勢。隨著越來越多的無人機和地面資產投入實戰，海軍陸戰隊的每項行動都需要不同程度的人機協作。雖然海軍陸戰隊的所有作戰功能都將受到這些資產的影響，但指揮與控制（C2）功能需要立即引起重視。本論文作者介紹了一個 C2 框架，它將幫助甲板上和作戰單元中的海軍陸戰隊員在 HMT 決策空間中做出正確的決策。該框架以 C2 理論、認知負荷理論以及最重要的相互依存關系為基礎。此外，作者還進行了知識增值（KVA）分析，以展示革命性技術在重新設計海軍陸戰隊熟悉的流程時所帶來的增值。

最近無人駕駛飛行器（UAV）能力的進步導致對蜂群系統的研究越來越多。然而，無人機群的戰術應用將需要安全通信。不幸的是，到目前為止的努力還沒有產生可行的安全通信框架。此外，這些系統的特點是有限的處理能力和受限的網絡環境，這使得許多現有的安全群體通信協議無法使用。最近在安全群組通信方面的研究表明，消息層安全（MLS）協議可能為這些類型的系統提供一個有吸引力的選擇。這篇論文記錄了MLS與先進機器人系統工程實驗室（ARSENL）無人機群系統的整合情況。ARSENL的實施是為了證明MLS在安全蜂群通信中的功效，是一個概念驗證。實施的測試結果是在模擬環境中進行的實驗和用物理無人機進行的實驗。這些結果表明，MLS適用于蜂群，但需要注意的是，測試中沒有實施交付機制以確保數據包的可靠交付。對于未來的工作，如果要維持一個可靠的MLS系統，需要緩解不可靠的通信路徑。

引言

目前，無人駕駛飛行器（UAVs）的進步已經導致了對蜂群能力的研究。目前，多無人機群已被建議或用于一系列廣泛的應用，包括但不限于： 1：

• 攝影 [1］
• 電影制作[1]。
• 野火監測[2］
• 農業[1], [3]
• 遙感和測繪[4］
• 環境監測 [5］
• 建筑 [6］
• 無人機送貨服務 [7］
• 自然災害管理和恢復 [8］
• 軍事行動和防御 [9］

無人機群的戰術利用將取決于安全通信。不幸的是，單個蜂群平臺的處理能力有限，而且蜂群系統通常依賴于帶寬有限且可能不可靠的通信框架。這些限制使這些系統滿足安全要求的能力受到質疑。

以前的設備群通信安全方法不太可能適用于現有或設想中的蜂群系統。然而，最近對安全群組通信的研究表明，消息層安全（MLS）協議[10]可以提供一個有吸引力的選擇，其特點似乎特別適合這些類型的系統。該協議提供了一種有效的計算方法來實現異步安全的群體密鑰管理，但需要在現實的系統中進行實驗，以評估該協議在這些計算和通信有限的環境中的功能。這項工作是在海軍研究生院（NPS）高級機器人系統工程實驗室（ARSENL）的無人機群中實施MLS協議，以保護特定的信息流。

1.1 問題說明

NPS ARSENL開發并利用了一個無人駕駛飛行器（UAV）群系統，該系統已經成功地演示了多達50個UAV[11]。盡管這種能力為軍事行動提供了巨大的潛力，但ARSENL系統缺乏最終在現實世界中使用所需的通信安全功能。本論文在ARSENL蜂群系統上實現了MLS，以評估其對此類系統更廣泛的適用性。

MLS提供了一些與多無人機系統特別相關的能力。MLS提供了一個動態添加和刪除成員的機制，同時不斷地在群組成員之間提供安全的通信。由于無人機群成員可能是高度動態的，添加和刪除群成員是很重要的能力。隨著蜂群規模的增加，群體安全協議必須有效地擴展。同樣有利的是，MLS協議有利于強制移除已經被劫持的、被破壞的或發生故障的無人機。在這些情況下，該協議為小組提供了更新通信密鑰的手段，以排除被破壞或故障的無人機。本論文旨在解決以下問題：

1.MLS協議能否適用于ARSENL無人機群的使用？

2.MLS對ARSENL無人機群的性能有何影響？

3.ARSENL無人機能否加入群組并與群組的其他成員安全地進行通信？

4.小組密鑰是否能夠通過不可靠的ARSENL蜂群網絡定期更新？

5.在出現紕漏或其他標準的情況下，是否可以將無人機從ARSENL群中移除，不再解密信息？

1.2 范圍

在本論文中，研究了在NPS ARSENL無人機群中使用MLS作為一個連續的組密鑰協議。來自MLS GitHub倉庫[12]的社區維護的C++代碼被調整為納入ARSENL蜂群系統代碼庫。特別是，MLS組的密鑰更新、成員添加和成員刪除等操作被實現和測試。該研究包括分析MLS協議的使用對ARSENL蜂群性能的影響。指標包括各個無人機之間的數據包傳輸和接收率、可擴展性和時間。

1.3 論文組織

本文的其余部分分為四章。第二章提供了理解MLS和無人機群的必要背景信息。這包括討論多無人機群和常見的群組通信架構，ARSENL群組系統，以及潛在的安全通信方法，包括成對和分組協議。本章最后討論了MLS和它是如何工作的。

第三章描述了代碼開發過程。它首先總結了ARSENL機載軟件的機器人操作系統（ROS）框架和用于實現MLS功能的C++應用編程接口（API）。然后，本章討論了代碼的實現，包括代碼概述和討論將MLS集成到ARSENL蜂群中的經驗教訓。

第四章討論了MLS實現的實驗，并分析了它對各個ARSENL蜂群平臺的影響，這些影響受蜂群大小和密鑰更新率的影響。本章包括對測試過程的描述和對結果的描述。

最后，第5章提供了一個結論，包括本研究的意義和對未來工作的建議。

無人飛行器的使用是目前現代戰爭中的一個事實。將無人機作為一個蜂群使用，共同完成一項任務，將有助于拯救生命；然而，蜂群內無人機之間的通信是現有技術的一個挑戰，這主要是由于在一個小設備中運行的功率要求。受第五代移動網絡大規模機器式通信的啟發，這項工作為蜂群中的無人機提供了一種新的識別和測量方法。5G通信信道的序言采用Zadoff-Chu（ZC）序列，預計將提供低功率和較少的設備間干擾，并且在應用匹配濾波器時產生良好的均方誤差結果。考慮到嵌入在噪聲和多普勒影響環境中的無人機群中不同數量的無人機的模擬結果表明，即使在信噪比小和多普勒頻移大的惡劣情況下，特別是當一批ZC序列的根指數被選入一個特殊的組時，也會有很好的結果。

引言

無人駕駛飛行器（UAV）的使用在現代戰爭中非常普遍。此外，多架無人機共同完成一項任務，也被稱為蜂群，可以幫助拯救生命；然而，在現有技術條件下，蜂群內無人機之間的通信是一個挑戰。這一挑戰主要是由于可用于操作小型設備中所有傳感器和電子設備的電力有限。

這個問題的一個可能的解決方案是利用通信渠道來交換含有關于蜂群內無人機的相關信息的數據。

這項工作詳細介紹了計算機模擬，以評估廣泛用于第五代移動網絡（5G）通信的ZadoffChu（ZC）序列的實際適用性，以攜帶關于蜂群中無人機的識別和位置信息。

1.1 背景

當無人機首次被用于作戰時，現代戰爭在保護生命方面邁出了一大步。在以保護國家利益和生命為主要目的的情況下，未來的戰爭將由現役無人機的技術應用水平來決定。

無人機群的運行，而不是只有一架無人機，將增加可以完成的任務范圍，例如增加進入和離開戰斗的有效載荷。在這樣的任務中，無人機很可能會在嵌入噪音的環境中運行，而無人機很容易受到多普勒效應引起的頻率變化的影響。

這篇論文分析了位于5G通信數據包中的序言的使用，在這種情況下，該序言將攜帶一個帶有關于參考無人機的識別和位置信息的ZC序列。最具體地說，這項研究建立了一種方法，通過應用匹配濾波器（MF）來獲得該信息。

匹配濾波器在雷達系統中被廣泛使用，主要用于探測。在這里，眾所周知的交叉關聯，當應用于一個ZC序列和包含這個相同的ZC序列的樣本時，作為一個匹配濾波器。這個濾波器得到的結果表現出一個峰值，正好在ZC序列在樣本矢量開始的地方。鑒于匹配濾波器的預期結果，當無人機在有這些不利因素的情況下運行時，可以通過改變這些參數來評估噪聲和多普勒效應的影響。

1.2 相關工作

無人機在戰區的應用是比較新穎的，始于冷戰時期[1]，現代研究已經調查了許多無人機一起工作的應用，以及它們作為一個蜂群的效率如何[2]。

崔黔南、劉培志、王金華等人在2017年的研究中[3]，提供了一種方法，試圖確定管理網狀蜂群的最佳網絡：移動廣告網絡（MANET）或車輛廣告網絡（VANET）。他們的方法將蜂群分成小群，每個群都有一個母親無人機，管理與其他無人機群的通信。

2015年，Luji Cui、Hao Zhang等人[4]的研究顯示，使用60 GHz正交頻分復用（OFDM）系統，以Guard Interval作為通信信道，估計范圍的結果很有希望。同樣在2015年，Vincent Savaux和Faouzi Bader[5]實現了一種基于均方誤差（MSE）的方法來分析OFDM信道的性能。最后，Min Hua、Mao Wang等人[6]在他們2014年的工作中分析了ZC序列的定時性能中的多普勒效應。

本論文提出的工作是剛才提到的所有研究的結合，使用MSE圖來分析ZC序列的性能，作為在噪聲和多普勒影響的環境中識別和測距在蜂群中運行的無人機的一種方法。

1.3 目標

在這篇論文中，我們考慮了長度為839個符號的ZC序列。建立了一個模擬算法來復制現實世界中的蜂群場景。在算法執行過程中改變的參數包括：蜂群的大小、無人機在布局中的位置、數據包序言、噪聲的負載和多普勒效應的振幅。這項工作的主要目的是操縱這些參數，分析結果，并選擇ZC序列（R）的根指數集作為最佳或最差，以減輕在蜂群中運行的無人駕駛飛行器的測距誤差。

1.4 論文組織

在第二章中，我們介紹了在模擬中應用的數學和方法的理論背景。這個數學和方法背景包括5G的基礎知識和ZC序列的特殊性，以及交叉相關作為識別和測距部署在噪聲和多普勒影響環境中的無人機群的一種手段的適用性。在第三章中，我們討論了所模擬的場景及其算法，顯示并解釋了改變參數的原因，最后是性能結果以及它們是否顯示了預期的結果。在第四章的結論中，我們對模擬結果進行了簡要的總結和討論，并提出了一些未來工作的想法。

蜂群是戰爭的下一個進化步驟。激光武器系統（LWSs）將是在這個新的戰斗空間中競爭的一種具有成本效益的方法。無人機系統正被用于各個層面，從恐怖組織到世界超級大國，廉價的無人機系統作為采用蜂群戰的一種方式。目前，無人機群已經被用于異質配置，并在軍事演示中被展示出來（Hambling 2021）。作為反擊，國防部必須制定一個具有成本效益的對策，而LWSs具有每次射擊成本低、見效時間短的優點。

隨著通信方法、機器學習和蜂群理論的發展，無人機系統的能力也在增長。它們按重量、范圍和速度的不同組合進行分類。無人機系統執行廣泛的任務類型，包括監視、反制、誘餌、傳感器失效和有效載荷的交付。它們通常由高強度低重量的材料制成，如鋁或碳纖維增強聚合物；然而，最近也在探索使用鎂基復合材料以實現更廉價的制造（Hoeche等人，2021）。容易獲得和廉價的無人機系統使得形成蜂群成為一種具有成本效益的方式。LWS將是準備應對這種新型威脅的有效方式。

通過適當的使用，LWS將成為對廉價的蜂群攻擊的相稱和有效的反應，變得非常寶貴。擬議的每發1美元將使海軍在這些交戰中贏得經濟損耗（Smalley 2014; Perkins 2017）。然而，也有一些需要注意的障礙，如大氣效應、湍流和熱膨脹。LWS還需要能力很強的傳感器和控制系統來精確跟蹤遠距離目標，并在所需的停留時間內保持訓練好的光束。這種需求在海洋環境中被放大了，船舶的湍流和運動使問題更加復雜。戰術官做出的復雜決定是對蜂群戰和LWS使用的另一個關注。在蜂群戰環境中，交戰時間可能短至個位數分鐘。幫助決策者快速過濾大量信息的自動化決策輔助工具將是贏得這些快速小規模戰斗的關鍵所在。這篇論文探討了各種無人機威脅情況和LWS交戰策略，以確定一些關鍵因素。

無人機群可能由同質群或異質群組成。使用同質群可以簡化獲取和使用具有成本效益的蜂群，而異質群則會增加蜂群的復雜性和能力。同質蜂群的操作者可以改變攻擊的規模和隊形。異質蜂群可以利用各種角色的單位，如戰斗機、轟炸機、誘餌、干擾器和偵察兵。改變蜂群的組成可能會對整體的成功機會產生相當大的影響。

使用的LWS交戰策略會嚴重影響交戰的結果。最直接的技術是基于距離的方法，即武器系統僅根據距離來確定目標的優先次序。最短交戰 "算法提供了一個模型，它也考慮了LWS的回轉時間。如果來襲的威脅是一個異質的蜂群，LWS可以采用更復雜的策略，優先考慮蜂群的各種功能，如感知或通信。這些異質性交戰方法將要求防御者對蜂群有大量的了解，因此需要有能力很強的傳感器和數據融合系統。

本論文使用建模虛擬環境和模擬（MOVES）研究所的一個名為 "蜂群指揮官戰術"（SCT）的程序來探索和模擬蜂群戰環境。SCT被用來測試各種蜂群編隊，包括直線、楔形和波浪形楔形。此外，本論文還開發了一種采用誘餌無人機來掩護轟炸機部隊的異質蜂群編隊。對于LWS，本論文評估了一種交戰策略，使轟炸機部隊優先于任何其他部隊。

主要的發現是，最大限度地增加單位之間的角位移的蜂群編隊比緊密聚集的群體更成功。這些結果是由于每個目標之間需要增加LWS的回轉時間。裝甲誘餌方案增加了整個蜂群的存活率，因此也增加了性能。在艦艇幸存的模擬中，轟炸機能夠活得更久，在被摧毀前更接近艦艇。在艦艇被摧毀的模擬中，有更多的轟炸機幸存下來。關于LWS的交戰策略，這一轉變對結果造成了巨大的影響。在艦艇存活的模擬中，交戰時間要短得多，轟炸機被摧毀的距離也遠得多。在艦艇被摧毀的模擬中，交戰持續時間更長，轟炸機群的大部分被摧毀。這些結果強調了利用各種編隊、異質無人機群以及制定LWS交戰策略來對付它們的潛在好處。

圖1. 使用艦載LWS來防御無人機群的威脅。改編自洛克希德-馬丁公司（2020）和愛德華茲公司（2021）。

海運業對新加坡的生存至關重要。2019年，新加坡國防部發現，海運業占新加坡國內生產總值的7%，2018年供應了新加坡90%以上的食品消費。為了保護海上貿易，新加坡必須防御的眾多威脅之一是海軍水雷。使用無人系統進行有效的反雷措施（MCM）將提高安全性，減少對人類參與的依賴。本論文使用基于智能體的模擬、尖端的實驗設計和數據分析工具來探索不同的MCM作戰概念（CONOPS）的性能。該方案是一項防御性MCM任務，在該任務中，無人水面航行器被全天候部署，以消除沿作戰海上交通線的海軍水雷。60,000次模擬MCM任務的結果顯示，重疊的傳感器范圍和路徑偏差是影響殺傷概率的主要因素。風險的主要驅動因素是探測器的速度、重訪率和中和劑的扇形化。中和器的扇形化增加了對過境船只的風險，對殺傷概率的影響很小。建議決策者在改進本論文中提出的MCM方案的CONOPS時，將重點放在提高探測器的速度、優化傳感器范圍的重疊長度、以及使用減少路徑偏差的策略上。

近年來，各國軍隊加強了整合無人駕駛技術的努力，以提高有人-無人駕駛編隊（MUM-T）的能力。由于一些國家的戰斗年齡人口正在減少，軍隊正在轉向容易獲得的、具有成本效益的和復雜的無人駕駛技術。MUM-T擁有巨大的潛力，不僅可以緩解軍隊的人力短缺，還可以提高作戰能力。這篇論文研究了MUM-T在前線的有效性，直至步兵小組支持城市地形的進攻行動。一個基于智能體的模擬被用來模擬有無無人駕駛地面車輛（UGV）支持一個步兵連的MUM-T作戰行動。對超過76,800次的模擬戰斗進行了分析。據觀察，MUM-T概念可以極大地提高戰斗力，通過增加敵人的傷亡來評估。還觀察到UGV的重裝時間、武器精度和自身的力量結構對步兵的殺傷力和生存能力有很大影響。這項分析的結論是，在小單位戰術層面實施MUM-T對提高整體作戰性能有很大潛力。未來，作戰模型可以被整合到未來的軍事演習中，這樣就可以對模擬的結果進行驗證和確認。

隨著復雜技術和創新的使用，戰爭正在日益演變。在全球人力短缺的推動下，各國正在轉向無人駕駛技術以緩解這種短缺并提供作戰能力。因此，通過采用載人-無人小組（MUM-T），利用無人技術來支持前線步兵的潛力很大。

本論文旨在探索MUM-T在進攻性城市場景中的有效性。論文討論、分析和研究了在城市環境中連級無人駕駛地面車輛（UGV）的戰術運用效果。指導這項研究的研究問題包括以下幾個方面：

主要問題：

1.有UGV或UGV支持的步兵小隊的致命性和生存能力如何？

2.在模擬場景中，MUM-T部隊的不同部隊結構的戰斗結果和分析是什么？

次要問題：

• 未來對MUM-T在更廣泛的戰略層面的潛在實施方法的研究范圍是什么？

本論文使用基于智能體的模擬環境 "地圖感知非統一自動機"（MANA），通過建立一個模擬并對UGV的作戰方案進行分析，再加上影響城市地形中進攻性步兵部隊作戰效率的因素，來研究MUM-T。

該作戰模型包括兩組主要的作戰部隊，以美國陸軍的步兵作戰順序（ORBAT）為模型： (1)由裝備有UGV的友軍步兵連組成的藍方部隊；(2)由作為防御方的對手步兵排組成的紅方部隊。圖1顯示了模擬作戰行動的一個迭代的開始狀態。

圖1. MANA的一個模擬復制的初始狀態的截圖。

共創建了三個不同的實驗設計（DOE），以研究MUM-T能力和概念的關鍵戰斗特征和效果。衡量性能的重點是任務的有效性，重點是確定與殺傷力和生存能力相關的因素。作者對每個DOE采取了迭代的方法，將前一個DOE的一些發現和分析納入下一個DOE。第一個DOE著重于與基線步兵ORBAT相比，最初引入MUM-T的效果。第二個DOE重點關注不同的人力和部隊結構，以研究支持MUM-T的部隊規模的影響。最后一個DOE結合了前兩個DOE的各個方面，并創建了一個近乎正交和平衡的混合設計，以實現一個更全面和結論性的實驗來結束這篇論文。近80,000次模擬戰役，每次涵蓋超過8小時的戰斗，被運行和分析。

由于自主技術的出現，加上有人飛機的極度昂貴，美國國防部（DoD）對開發廉價的、可消耗的無人駕駛飛行器（UAVs）的興趣增加，以便在馬賽克戰爭中成為噴氣式戰斗機的自主僚機。就像一幅由小塊組成的馬賽克，戰場指揮官可以利用分解的能力，如有人-無人組隊（MUM-T），在有爭議的環境中作戰。在一個飛行員同時控制無人機和有人機的情況下，如果系統設計不利于穩定的工作量水平，那么飛行員管理所有系統可能是一個挑戰。

為了了解MUM-T對飛行員認知工作負荷的潛在影響，本文開發了一個改進的性能研究集成工具（IMPRINT）Pro飛行員工作負荷模型。該模型預測了飛行員在模擬環境中與駕駛艙和多個無人機互動時的認知工作負荷，以深入了解人機互動（HAI）和增加自主控制抽象性對飛行員的認知工作負荷和任務績效的影響。這項研究得出的結論是，在高通信負荷期間，飛行員的工作負荷會達到峰值，在空對空交戰期間，這種通信可能會降低或延遲。盡管如此，通過矢量引導、飛行員定向交戰和戰術戰斗管理的組合，對無人機的自主控制將使飛行員能夠成功地指揮多達3架無人機和自己的飛機對付4個敵方目標，同時在空對空任務場景中保持可接受的飛行員認知工作負荷。

在可視范圍內執行空戰，需要飛行員在接近1馬赫的飛行速度下，每秒鐘做出許多相互關聯的決定。戰斗機飛行員在訓練中花費數年時間學習戰術，以便在這些交戰中取得成功。然而，他們決策的速度和質量受到人類生物學的限制。自主無人駕駛戰斗飛行器（AUCAVs）的出現利用了這一限制，改變了空戰的基本原理。然而，最近的研究集中在一對一的交戰上，忽略了空戰的一個基本規則--永遠不要單獨飛行。我們制定了第一個廣義的空戰機動問題（ACMP），稱為MvN ACMP，其中M個友軍AUCAVs與N個敵軍AUCAVs交戰，開發一個馬爾可夫決策過程（MDP）模型來控制M個藍軍AUCAVs的團隊。該MDP模型利用一個5自由度的飛機狀態轉換模型，并制定了一個定向能量武器能力。狀態空間的連續和高維性質阻止了使用經典的動態規劃解決方法來確定最佳策略。相反，采用了近似動態規劃（ADP）方法，其中實施了一個近似策略迭代算法，以獲得相對于高性能基準策略的高質量近似策略。ADP算法利用多層神經網絡作為價值函數的近似回歸機制。構建了一對一和二對一的場景，以測試AUCAV是否能夠超越并摧毀一個優勢的敵方AUCAV。在進攻性、防御性和中立性開始時對性能進行評估，從而得出六個問題實例。在六個問題實例中的四個中，ADP策略的表現優于位置-能量基準策略。結果顯示，ADP方法模仿了某些基本的戰斗機機動和分段戰術。