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                题名面向作战决策智能体的融合赋权评估方法
            
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                            作者
                                张人文
                                赖俊
                                陈希亮
                                赵春宇
                
            
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                    机构
                    
                            陆军工程大学指挥控制工程学院
                    
                
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                出处
                
                
                    《火力与指挥控制》
                    
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2024年第2期180-188,194,共10页
            
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                        基金
                        
                                    国家自然科学基金资助项目(61806221)。
                        
                    
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                    文摘
                        在兵棋等对抗性作战实验环境下,通过使用基于强化学习方法训练的智能体进行仿真推演,能够检验作战决策效果,达到辅助决策的目的。针对当前作战决策智能体评估往往采用胜率这一单一数据指标的局限,提出了一种基于融合赋权的综合评估方法。通过构建涵盖作战决策有效性、作战意图实现性、作战环境适应性、智能体训练效率、智能体训练体系和智能体训练方法等技战术效果指标的评估体系,然后使用主客观方法对不同类型指标进行赋权,再根据指标性质将权值融合进入评估体系,实现基于融合权重的智能体决策效果评估。构建了陆上合成分队进攻作战场景,利用该方法对6个智能体进行评估验证,能够获得智能体的综合排名,有效避免了单一指标的评估局限。该方法对作战决策智能体评估提供了新的思路,符合作战环境需要,具有一定的应用价值。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            作战决策
                            智能体
                            融合赋权
                            评估方法
                    
                
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                    Keywords
                    
                            operational decision-making
                            agent
                            fusing weight
                            evaluation method
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    E917
[军事]                                
                            
                            
                                
                                    TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]                                
                            
                    
                
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                题名基于融合赋权-云模型的煤矿冲击地压危险性评价
                    被引量:7
            
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                            作者
                                王崇革
                                方洲
                                金云灿
                                孙悦
                
            
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                    机构
                    
                            山东科技大学土木工程与建筑学院
                    
                
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                出处
                
                
                    《中国矿业》
                    
                            北大核心
                    
                2020年第6期97-103,共7页
            
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                        基金
                        
                                    国家自然科学基金青年科学基金项目资助(编号:51504145)
                                    山东省重点研发计划项目资助(编号:2017GGX20125)。
                        
                    
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                    文摘
                        冲击地压作为煤矿生产现场的典型动力灾害,给煤矿安全生产带来极大威胁。本文提出一种新的权重融合方案,将层次分析法与CRITIC赋权法相结合,实现主观赋权和客观赋权的结合,减小融合后的权重值与评价指标实际权重值的偏差。结合煤矿现场实际,建立包括煤岩物理力学因素、地质因素等4个一级指标,单轴抗压强度、自重应力等23个二级指标的融合权重-云模型煤矿冲击地压危险性评价模型。经兖矿集团某煤矿的现场实践,该模型评价结果与煤矿现场冲击地压防治实践得出的结果相吻合,融合权重-云模型煤矿冲击地压危险性评价模型具有较好的适用性。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            煤矿
                            冲击地压
                            危险性评价
                            融合赋权
                            云模型
                    
                
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                    Keywords
                    
                            coal mine
                            rockburst
                            risk assessment
                            fusion of empowerment
                            cloud model
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TD324
[矿业工程—矿井建设]                                
                            
                    
                
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