基于逆向强化学习的舰载机甲板调度优化方案生成方法

针对计算机辅助指挥调度舰载机甲板作业的决策过程无法脱离人参与这一特点,引入基于逆向学习的强化学习方法,将指挥员或专家的演示作为学习对象,通过分析舰载机的甲板活动,建立舰载机甲板调度的马尔可夫决策模型(MDP)框架;经线性近似,采用逆向学习方法计算得到回报函数,从而能够通过强化学习方法得到智能优化策略,生成舰载机甲板调度方案。经仿真实验验证,本文所提方法能够较好地学习专家演示,结果符合调度方案优化需求,为形成辅助决策提供了基础。     

基于规则推理的海战仿真实体决策方法

研究在海军战术仿真中应用基于规则推理的方法实现作战实体的自主决策行为,该方法用决策规则描述作战实体决策时所依据的军事决策知识,通过对决策规则的推理实现决策作战实体的决策推理过程.分别介绍了作战实体的决策模型、决策规则的知识表示方法以及决策模型的决策推理方法.基于规则推理的海战仿真实体决策方法推理机制接近人类的思维方式,结构逻辑容易为军事人员所掌握,易于理解和维护,便于实现.