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题名舰载机保障作业人机协同决策方法
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作者
李亚飞
高磊
蒿宏杰
靳远远
王可
徐明亮
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机构
郑州大学计算机与人工智能学院
智能集群系统教育部工程研究中心
国家超级计算郑州中心
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出处
《中国科学：信息科学》
CSCD
北大核心
2023年第12期2493-2510,共18页
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基金
国家自然科学基金重点项目(批准号:62036010)
国家自然科学基金面上项目(批准号:61972362)
河南省自然科学基金(批准号:202300410378)资助项目。
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文摘
舰载机保障作业是航空母舰航空保障系统的重要组成部分,其调度效率不仅影响舰载机出动架次率,而且严重制约航空母舰作战效能发挥.在多舰载机保障的动态甲板作业环境下,安全高效地为舰载机分配保障资源,最大限度地减少舰载机因资源分配冲突产生的时间开销,是提高舰载机保障作业调度效率的关键途经.现有基于启发式、机器学习等方法舰载机保障作业调度策略,存在计算量大、鲁棒性差、训练效率低等问题.为此,本文将舰载机保障作业调度问题建模为分布式多智能体协同控制的顺序决策问题,构建了一种新颖的基于人机协同的多智能体作业调度决策框架HCMTPF(human-machine collaborative multi-agent task planning framework),有效地提高了保障作业调度决策模型的学习效率.在此基础上,提出了一种基于人类行为可信度的自适应作业分配方法,进一步提高了智能体自主探索能力和人类指导经验利用率.经大量仿真实验验证,本文提出的舰载机保障作业人机协同决策方法比其他方法在计算性能和学习效率方面具有明显优势.
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关键词
舰载机
人机协同
深度强化学习
任务分配
资源分配
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Keywords
carrier aircraft
human-machine collaboration
deep reinforcement learning
task allocation
resource allocation
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分类号
E926.392
[军事—军事装备学]
TP18
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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