针对航天器与非合作目标追逃博弈的生存型微分对策拦截问题,基于强化学习研究了追逃博弈策略,提出了自适应增强随机搜索(adaptive-augmented random search,A-ARS)算法。针对序贯决策的稀疏奖励难题,设计了基于策略参数空间扰动的探索方...针对航天器与非合作目标追逃博弈的生存型微分对策拦截问题,基于强化学习研究了追逃博弈策略,提出了自适应增强随机搜索(adaptive-augmented random search,A-ARS)算法。针对序贯决策的稀疏奖励难题,设计了基于策略参数空间扰动的探索方法,加快策略收敛速度;针对可能过早陷入局部最优问题设计了新颖度函数并引导策略更新,可提升数据利用效率;通过数值仿真验证并与增强随机搜索(augmented random search,ARS)、近端策略优化算法(proximal policy optimization,PPO)以及深度确定性策略梯度下降算法(deep deterministic policy gradient,DDPG)进行对比,验证了此方法的有效性和先进性。展开更多
针对动态不确定战场环境下多无人机对多区域、多目标的协同察打任务规划过程中存在的信息不确定、任务多约束及航迹强耦合的多目标优化与决策问题,结合Dubins航迹规划算法,提出了一种融合多种改进策略的灰狼优化算法(grey wolf optimiza...针对动态不确定战场环境下多无人机对多区域、多目标的协同察打任务规划过程中存在的信息不确定、任务多约束及航迹强耦合的多目标优化与决策问题,结合Dubins航迹规划算法,提出了一种融合多种改进策略的灰狼优化算法(grey wolf optimization algorithm incorporating multiple improvement strategies,IMISGWO).首先,针对动态环境带来的无人机巡航速度及察打任务消失时间的不确定性,基于可信性理论建立了以最大化任务收益为指标的任务规划数学模型;其次,为实现该问题的快速求解,设计了初始解均匀分布、个体通信机制调整、动态权重更新和跳出局部最优等策略,提升算法解搜索能力;最后,构建了多无人机察打一体典型任务仿真场景,通过数字仿真以及虚实结合半实物仿真试验验证了算法的可行性和有效性.仿真结果表明:算法在求解不确定环境下耦合航迹的多无人机察打一体任务规划问题时,能够生成多机高效的任务执行序列和满足无人机飞行性能约束的飞行轨迹,且能够适用于无人机数量增加导致问题复杂度增加情形下此类问题的求解.展开更多
针对现有基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法的再入制导方法计算精度较差,对强扰动条件适应性不足等问题,在DDPG算法训练框架的基础上,提出一种基于长短期记忆-DDPG(long short term memory-DDPG,LST...针对现有基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法的再入制导方法计算精度较差,对强扰动条件适应性不足等问题,在DDPG算法训练框架的基础上,提出一种基于长短期记忆-DDPG(long short term memory-DDPG,LSTM-DDPG)的再入制导方法。该方法采用纵、侧向制导解耦设计思想,在纵向制导方面,首先针对再入制导问题构建强化学习所需的状态、动作空间;其次,确定决策点和制导周期内的指令计算策略,并设计考虑综合性能的奖励函数;然后,引入LSTM网络构建强化学习训练网络,进而通过在线更新策略提升算法的多任务适用性;侧向制导则采用基于横程误差的动态倾侧反转方法,获得倾侧角符号。以美国超音速通用飞行器(common aero vehicle-hypersonic,CAV-H)再入滑翔为例进行仿真,结果表明:与传统数值预测-校正方法相比,所提制导方法具有相当的终端精度和更高的计算效率优势;与现有基于DDPG算法的再入制导方法相比,所提制导方法具有相当的计算效率以及更高的终端精度和鲁棒性。展开更多
基于深度学习的方法在图像超分辨重建任务中已经取得了显著突破。它们成功的关键在于依赖大量成对的低分辨率和高分辨率图像来训练超分辨模型。然而,众所周知,获取如此大量一一对应的真实高-低分辨率图像对是一个具有挑战性的任务。且...基于深度学习的方法在图像超分辨重建任务中已经取得了显著突破。它们成功的关键在于依赖大量成对的低分辨率和高分辨率图像来训练超分辨模型。然而,众所周知,获取如此大量一一对应的真实高-低分辨率图像对是一个具有挑战性的任务。且基于仿真图像对训练的模型在面对具有与训练集退化类型不同的图像时往往表现不佳。在本文中,我们提出了用于单帧图像超分辨重建的自监督图像扩散模型(Self-supervised Diffusion Model for Single Image Super-resolution,SSDM-SR)来突破数据集的限制,从而避免这些问题。该方法基于扩散模型来学习单帧图像内的信息分布,并为待超分辨重建的图像训练一个小型的特定图像扩散模型。训练数据集仅从待超分辨图像本身中提取,因此SSDM-SR可以适应不同的输入图像。另外,该方法引入了坐标信息以帮助构建出图像的整体框架,从而使模型收敛更快。在多个公开基准数据集和具有未知退化核的数据集上的实验表明,SSDM-SR不仅在图像失真度方面优于近期先进的有监督和无监督图像超分辨重建方法,并且能生成具有更高感知质量的图像。在真实世界低分辨率图像上,它也生成了视觉上令人满意且无明显伪影的结果。展开更多
文摘针对航天器与非合作目标追逃博弈的生存型微分对策拦截问题,基于强化学习研究了追逃博弈策略,提出了自适应增强随机搜索(adaptive-augmented random search,A-ARS)算法。针对序贯决策的稀疏奖励难题,设计了基于策略参数空间扰动的探索方法,加快策略收敛速度;针对可能过早陷入局部最优问题设计了新颖度函数并引导策略更新,可提升数据利用效率;通过数值仿真验证并与增强随机搜索(augmented random search,ARS)、近端策略优化算法(proximal policy optimization,PPO)以及深度确定性策略梯度下降算法(deep deterministic policy gradient,DDPG)进行对比,验证了此方法的有效性和先进性。
文摘针对现有基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法的再入制导方法计算精度较差,对强扰动条件适应性不足等问题,在DDPG算法训练框架的基础上,提出一种基于长短期记忆-DDPG(long short term memory-DDPG,LSTM-DDPG)的再入制导方法。该方法采用纵、侧向制导解耦设计思想,在纵向制导方面,首先针对再入制导问题构建强化学习所需的状态、动作空间;其次,确定决策点和制导周期内的指令计算策略,并设计考虑综合性能的奖励函数;然后,引入LSTM网络构建强化学习训练网络,进而通过在线更新策略提升算法的多任务适用性;侧向制导则采用基于横程误差的动态倾侧反转方法,获得倾侧角符号。以美国超音速通用飞行器(common aero vehicle-hypersonic,CAV-H)再入滑翔为例进行仿真,结果表明:与传统数值预测-校正方法相比,所提制导方法具有相当的终端精度和更高的计算效率优势;与现有基于DDPG算法的再入制导方法相比,所提制导方法具有相当的计算效率以及更高的终端精度和鲁棒性。
文摘基于深度学习的方法在图像超分辨重建任务中已经取得了显著突破。它们成功的关键在于依赖大量成对的低分辨率和高分辨率图像来训练超分辨模型。然而,众所周知,获取如此大量一一对应的真实高-低分辨率图像对是一个具有挑战性的任务。且基于仿真图像对训练的模型在面对具有与训练集退化类型不同的图像时往往表现不佳。在本文中,我们提出了用于单帧图像超分辨重建的自监督图像扩散模型(Self-supervised Diffusion Model for Single Image Super-resolution,SSDM-SR)来突破数据集的限制,从而避免这些问题。该方法基于扩散模型来学习单帧图像内的信息分布,并为待超分辨重建的图像训练一个小型的特定图像扩散模型。训练数据集仅从待超分辨图像本身中提取,因此SSDM-SR可以适应不同的输入图像。另外,该方法引入了坐标信息以帮助构建出图像的整体框架,从而使模型收敛更快。在多个公开基准数据集和具有未知退化核的数据集上的实验表明,SSDM-SR不仅在图像失真度方面优于近期先进的有监督和无监督图像超分辨重建方法,并且能生成具有更高感知质量的图像。在真实世界低分辨率图像上,它也生成了视觉上令人满意且无明显伪影的结果。
