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舰船防空反导的目标分配方法研究
1
作者
费帅迪
蔡长龙
+2 位作者
刘飞
陈明晖
刘晓明
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第2期508-516,共9页
为了解决动态武器目标分配问题中遇到的状态信息多类型、时间序列相关的问题,提出一种基于改进的深度强化学习算法的动态武器目标分配方法。构建了目标导弹-拦截单元的多输入分配模型;设计一个多输入的状态空间,并结合问题模型建立马尔...
为了解决动态武器目标分配问题中遇到的状态信息多类型、时间序列相关的问题,提出一种基于改进的深度强化学习算法的动态武器目标分配方法。构建了目标导弹-拦截单元的多输入分配模型;设计一个多输入的状态空间,并结合问题模型建立马尔可夫决策过程;设计一个结合多输入信息处理和门控循环网络的特征提取网络,提高对状态信息的提取能力,保留所需要的状态信息并遗忘不重要的状态信息;在策略网络中引入多头注意力机制,提高模型的表现能力和收敛速度。实验结果表明:该动态武器目标分配方法有较好的收敛速度和拦截收益。
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关键词
防空反导
目标分配
武器目标分配
深度强化学习
注意力机制
Advantage
Actor-Critic
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职称材料
题名
舰船防空反导的目标分配方法研究
1
作者
费帅迪
蔡长龙
刘飞
陈明晖
刘晓明
机构
西安工业大学兵器科学与
技术
学院
陕西启明信息技术有限公司
中国北方车辆研究所
出处
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第2期508-516,共9页
文摘
为了解决动态武器目标分配问题中遇到的状态信息多类型、时间序列相关的问题,提出一种基于改进的深度强化学习算法的动态武器目标分配方法。构建了目标导弹-拦截单元的多输入分配模型;设计一个多输入的状态空间,并结合问题模型建立马尔可夫决策过程;设计一个结合多输入信息处理和门控循环网络的特征提取网络,提高对状态信息的提取能力,保留所需要的状态信息并遗忘不重要的状态信息;在策略网络中引入多头注意力机制,提高模型的表现能力和收敛速度。实验结果表明:该动态武器目标分配方法有较好的收敛速度和拦截收益。
关键词
防空反导
目标分配
武器目标分配
深度强化学习
注意力机制
Advantage
Actor-Critic
Keywords
air defense and anti-missile
target assignment
weapons target assignment
DRL
attention mechanism
Advantage Actor-Critic
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
E91 [军事]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
舰船防空反导的目标分配方法研究
费帅迪
蔡长龙
刘飞
陈明晖
刘晓明
《系统仿真学报》
北大核心
2025
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