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面向动态毁伤概率和目标价值的武器目标分配方法
被引量：
1
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作者
林雕
朱燕
杨剑
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024年第2期138-143,共6页
面向毁伤和目标价值动态变化条件下的大规模武器目标动态分配问题,提出了一种基于深度强化学习的武器目标分配求解方法。该方法采用双神经网络结构,基于武器目标分配目标函数设计了一套简单、直观的状态与奖励建模方法。通过仿真实验对...
面向毁伤和目标价值动态变化条件下的大规模武器目标动态分配问题,提出了一种基于深度强化学习的武器目标分配求解方法。该方法采用双神经网络结构,基于武器目标分配目标函数设计了一套简单、直观的状态与奖励建模方法。通过仿真实验对所提方法进行了验证,结果表明,所提方法能够较快实现收敛,且整体毁伤和计算效率上优于基于粒子群的方法。所提方法能够有效应对毁伤概率和目标价值动态变化条件下的武器目标分配问题,说明了其良好的拓展性。该方法可应用于作战任务规划、仿真单元自动交火等场景下的武器目标分配快速求解。
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关键词
武器
目标
分配
深度强化学习
动态
毁伤
动态目标价值
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职称材料
题名
面向动态毁伤概率和目标价值的武器目标分配方法
被引量：
1
1
作者
林雕
朱燕
杨剑
机构
陆军指挥学院
解放军
信息工程大学
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024年第2期138-143,共6页
文摘
面向毁伤和目标价值动态变化条件下的大规模武器目标动态分配问题,提出了一种基于深度强化学习的武器目标分配求解方法。该方法采用双神经网络结构,基于武器目标分配目标函数设计了一套简单、直观的状态与奖励建模方法。通过仿真实验对所提方法进行了验证,结果表明,所提方法能够较快实现收敛,且整体毁伤和计算效率上优于基于粒子群的方法。所提方法能够有效应对毁伤概率和目标价值动态变化条件下的武器目标分配问题,说明了其良好的拓展性。该方法可应用于作战任务规划、仿真单元自动交火等场景下的武器目标分配快速求解。
关键词
武器
目标
分配
深度强化学习
动态
毁伤
动态目标价值
Keywords
weapon target assignment
deep reinforcement learning
dynamic damage rate
dynamic target value
分类号
TJ01 [兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向动态毁伤概率和目标价值的武器目标分配方法
林雕
朱燕
杨剑
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024
1
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