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基于深度确定性梯度学习的集群多目标分配方法
被引量：
1
1
作者
李乔易
王正杰
+1 位作者
张小宁
程杞元
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1051-1057,共7页
针对多弹协同作战进行目标分配时,存在敌方平台和反舰导弹数量不确定性和类型多样化,导致目标分配算法难以建模的问题,为提升高动态协同攻击条件下的攻击效能,建立动态战场环境模型和多目标分配的单回合马尔可夫决策模型,提出一种改进...
针对多弹协同作战进行目标分配时,存在敌方平台和反舰导弹数量不确定性和类型多样化,导致目标分配算法难以建模的问题,为提升高动态协同攻击条件下的攻击效能,建立动态战场环境模型和多目标分配的单回合马尔可夫决策模型,提出一种改进深度确定性策略梯度的分配算法.通过与模拟器的交互自动求解最佳分配策略,利用mask方法对动作空间进行掩码操作,实现算法对平台数量和类型的适应能力.实验结果表明,在各种不同舰船的防御配置和红蓝双方数量配置下,算法求解得到的攻击策略相对于随机策略的性能提升约为87.5%,模型推理时间约为0.04ms.研究结果将加速基于深度确定性梯度学习的方法在高动态环境下智能决策中的应用,对集群自主决策方法的研究具有推动作用.
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关键词
多弹协同
动态环境
目标分配
深度确定性策略梯度
马尔可夫决策模型
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职称材料
题名
基于深度确定性梯度学习的集群多目标分配方法
被引量：
1
1
作者
李乔易
王正杰
张小宁
程杞元
机构
北京理工大学机电学院
深圳北理莫斯科大学
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1051-1057,共7页
基金
国家部委预研项目(627010702)。
文摘
针对多弹协同作战进行目标分配时,存在敌方平台和反舰导弹数量不确定性和类型多样化,导致目标分配算法难以建模的问题,为提升高动态协同攻击条件下的攻击效能,建立动态战场环境模型和多目标分配的单回合马尔可夫决策模型,提出一种改进深度确定性策略梯度的分配算法.通过与模拟器的交互自动求解最佳分配策略,利用mask方法对动作空间进行掩码操作,实现算法对平台数量和类型的适应能力.实验结果表明,在各种不同舰船的防御配置和红蓝双方数量配置下,算法求解得到的攻击策略相对于随机策略的性能提升约为87.5%,模型推理时间约为0.04ms.研究结果将加速基于深度确定性梯度学习的方法在高动态环境下智能决策中的应用,对集群自主决策方法的研究具有推动作用.
关键词
多弹协同
动态环境
目标分配
深度确定性策略梯度
马尔可夫决策模型
Keywords
multi-missile cooperation
dynamic environment
target assignment
deep deterministic policy gradient(DDPG)
Markov decision model
分类号
TP303 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
E027 [军事—军事理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度确定性梯度学习的集群多目标分配方法
李乔易
王正杰
张小宁
程杞元
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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