针对基于强化学习的干扰决策方法存在着收敛速度过慢的问题，在Dyna-Q算法的基础上提出一种规划步数自适应的Dyna-Q干扰决策算法。在保证干扰策略有效性的前提下，提升强化学习算法的收敛速度，使算法能以更快的速度学习到最优干扰策略。实验与仿真结果表明：该算法能实现多功能雷达干扰的实时有效，也可扩展到其他强化学习应用领域，具有一定借鉴价值。
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