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基于深度强化学习算法的火力-目标分配方法
1
作者
李伟光
陈栋
《指挥控制与仿真》
2024年第3期62-69,共8页
针对火力-目标分配问题解空间较大、离散、非线性等特点,提出了一种基于DQN的深度强化学习算法,通过将6层全连接前馈神经网络与Q-learning算法相结合,充分发挥了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,通过模型性能测试对比,该方法拟...
针对火力-目标分配问题解空间较大、离散、非线性等特点,提出了一种基于DQN的深度强化学习算法,通过将6层全连接前馈神经网络与Q-learning算法相结合,充分发挥了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,通过模型性能测试对比,该方法拟合能力较强、收敛速度较快、方差抖动性较小,并通过实际作战场景对算法进行了验证,所得的分配结果符合作战期望,可为指挥员火力打击分配问题决策提供一定参考。
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关键词
火力
-
目标
分配
深度强化学习
Q-learning算法
DQN算法
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职称材料
分布式遗传模拟退火算法的火力打击目标分配优化
被引量：
21
2
作者
吴坤鸿
詹世贤
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2016年第3期89-92,96,共5页
根据火力打击规则,建立了多目标函数的目标分配模型,提出了分布式遗传模拟退火算法对模型进行求解。分布式遗传模拟退火算法基于经典遗传算法进行改进:将单目标串行搜索方式变成多目标分布式搜索方式,适用于多目标寻优问题求解;采用保...
根据火力打击规则,建立了多目标函数的目标分配模型,提出了分布式遗传模拟退火算法对模型进行求解。分布式遗传模拟退火算法基于经典遗传算法进行改进:将单目标串行搜索方式变成多目标分布式搜索方式,适用于多目标寻优问题求解;采用保留最优个体和轮盘赌相结合的方式进行个体选择,在交叉算子中引入模拟退火算法,使用自适应变异概率,较好地保持算法广度和深度搜索平衡。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和可靠性。
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关键词
火力
打击
目标
分配
多
目标
优化
遗传算法
模拟退火算法
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职称材料
基于最小资源损耗的火力分配研究
被引量：
11
3
作者
刘志超
石章松
+1 位作者
姜涛
刘志坤
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2018年第6期167-170,共4页
火力目标分配采用联合毁伤概率最大或被打击目标总期望生存值最小作为目标函数容易造成火力资源过饱和攻击,导致火力资源浪费,针对该问题,将对来袭目标的毁伤概率作为约束条件,根据来袭目标威胁度和火力资源消耗情况对各目标毁伤概率进...
火力目标分配采用联合毁伤概率最大或被打击目标总期望生存值最小作为目标函数容易造成火力资源过饱和攻击,导致火力资源浪费,针对该问题,将对来袭目标的毁伤概率作为约束条件,根据来袭目标威胁度和火力资源消耗情况对各目标毁伤概率进行设置,以资源损耗最小为优化目标建立模型,并通过算法改进,采用粒子群禁忌混合搜索算法对模型进行求解,仿真结果表明,粒子群禁忌混合搜索算法求解精度高、稳定性好。
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关键词
火力
目标
分配
最小资源损耗
粒子群禁忌混合搜索算法
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职称材料
面向多目标优化火力目标分配问题的前瞻式边际贪婪算法
被引量：
7
4
作者
褚骁庚
马政伟
陈行军
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期2252-2259,共8页
针对现有面向多目标优化的火力目标分配(weapon target assignment,WTA)问题的求解算法相对较少、有关算法的求解效能不稳定等特点,提出了前瞻式边际贪婪构造(look-ahead margin-greedy constructive,LAMGC)算法。首先,对火力目标分配...
针对现有面向多目标优化的火力目标分配(weapon target assignment,WTA)问题的求解算法相对较少、有关算法的求解效能不稳定等特点,提出了前瞻式边际贪婪构造(look-ahead margin-greedy constructive,LAMGC)算法。首先,对火力目标分配问题的多目标优化模型进行了深入分析,通过定理证明优化了LAMGC算法的求解效率;然后,明确了LAMGC算法具体的求解步骤,分析了算法计算复杂度;最后,以超体积和计算时间为评价指标,通过实验验证了LAMGC算法的合理性和有效性,LAMGC算法很好地满足了轻量型智能作战平台的使用需求。实验数据显示,相比于求解此类问题的有关算法,LAMGC算法具有更高的求解效率、求解质量和求解稳定性。
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关键词
火力
目标
分配
多
目标
优化
前瞻式边际贪婪构造算法
超体积
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职称材料
题名
基于深度强化学习算法的火力-目标分配方法
1
作者
李伟光
陈栋
机构
陆军炮兵防空兵学院高过载弹药制导控制与信息感知实验室
出处
《指挥控制与仿真》
2024年第3期62-69,共8页
文摘
针对火力-目标分配问题解空间较大、离散、非线性等特点,提出了一种基于DQN的深度强化学习算法,通过将6层全连接前馈神经网络与Q-learning算法相结合,充分发挥了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,通过模型性能测试对比,该方法拟合能力较强、收敛速度较快、方差抖动性较小,并通过实际作战场景对算法进行了验证,所得的分配结果符合作战期望,可为指挥员火力打击分配问题决策提供一定参考。
关键词
火力
-
目标
分配
深度强化学习
Q-learning算法
DQN算法
Keywords
firepower-target assignment
deep reinforcement learning
Q-learning algorithm
DQN algorithm
分类号
E911 [军事]
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职称材料
题名
分布式遗传模拟退火算法的火力打击目标分配优化
被引量：
21
2
作者
吴坤鸿
詹世贤
机构
解放军
军事科学院军事运筹分析研究所
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2016年第3期89-92,96,共5页
文摘
根据火力打击规则,建立了多目标函数的目标分配模型,提出了分布式遗传模拟退火算法对模型进行求解。分布式遗传模拟退火算法基于经典遗传算法进行改进:将单目标串行搜索方式变成多目标分布式搜索方式,适用于多目标寻优问题求解;采用保留最优个体和轮盘赌相结合的方式进行个体选择,在交叉算子中引入模拟退火算法,使用自适应变异概率,较好地保持算法广度和深度搜索平衡。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和可靠性。
关键词
火力
打击
目标
分配
多
目标
优化
遗传算法
模拟退火算法
Keywords
target assignment in fire strike
multiobjective optimizations
genetic algorithm
simulated annealing algorithm
分类号
E917 [军事]
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职称材料
题名
基于最小资源损耗的火力分配研究
被引量：
11
3
作者
刘志超
石章松
姜涛
刘志坤
机构
海军工程大学
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2018年第6期167-170,共4页
文摘
火力目标分配采用联合毁伤概率最大或被打击目标总期望生存值最小作为目标函数容易造成火力资源过饱和攻击,导致火力资源浪费,针对该问题,将对来袭目标的毁伤概率作为约束条件,根据来袭目标威胁度和火力资源消耗情况对各目标毁伤概率进行设置,以资源损耗最小为优化目标建立模型,并通过算法改进,采用粒子群禁忌混合搜索算法对模型进行求解,仿真结果表明,粒子群禁忌混合搜索算法求解精度高、稳定性好。
关键词
火力
目标
分配
最小资源损耗
粒子群禁忌混合搜索算法
Keywords
weapon-target assignment
the minimum resource consumption
the hybrid algorithm ofparticle swarm tabu search
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TJ01 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
面向多目标优化火力目标分配问题的前瞻式边际贪婪算法
被引量：
7
4
作者
褚骁庚
马政伟
陈行军
机构
海军大连舰艇学院作战软件与仿真研究所
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期2252-2259,共8页
基金
国家自然科学基金(71701208)资助课题
文摘
针对现有面向多目标优化的火力目标分配(weapon target assignment,WTA)问题的求解算法相对较少、有关算法的求解效能不稳定等特点,提出了前瞻式边际贪婪构造(look-ahead margin-greedy constructive,LAMGC)算法。首先,对火力目标分配问题的多目标优化模型进行了深入分析,通过定理证明优化了LAMGC算法的求解效率;然后,明确了LAMGC算法具体的求解步骤,分析了算法计算复杂度;最后,以超体积和计算时间为评价指标,通过实验验证了LAMGC算法的合理性和有效性,LAMGC算法很好地满足了轻量型智能作战平台的使用需求。实验数据显示,相比于求解此类问题的有关算法,LAMGC算法具有更高的求解效率、求解质量和求解稳定性。
关键词
火力
目标
分配
多
目标
优化
前瞻式边际贪婪构造算法
超体积
Keywords
weapon target assignment (WTA)
multi-objective optimization
look-ahead margin-greedy constructive (LAMGC) algorithm
hyper volume
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习算法的火力-目标分配方法
李伟光
陈栋
《指挥控制与仿真》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
分布式遗传模拟退火算法的火力打击目标分配优化
吴坤鸿
詹世贤
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2016
21
下载PDF
职称材料
3
基于最小资源损耗的火力分配研究
刘志超
石章松
姜涛
刘志坤
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2018
11
下载PDF
职称材料
4
面向多目标优化火力目标分配问题的前瞻式边际贪婪算法
褚骁庚
马政伟
陈行军
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019
7
下载PDF
职称材料
已选择
0
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