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无人机作战与反无人机作战已成为现代战争一种非常重要的作战样式。如何快速针对来袭的多个无人机目标合理分配火力,提出最优的分配方案,是现代防空作战的重要课题。然而,当前军队尚缺少专门针对小型化无人机作战目标火力分配的研究,而传统意义上的火力分配模型已不能满足反无人机作战指挥决策的需求。采用基于深度强化学习的防控策略评估技术可动态性生成一个可行拦截方案。本文基于深度强化学习方法的初期决策,针对其无法满足火力分配决策所需的多种解决方案和决策结果不可控的问题,利用遗传算法的优势,建立了一个改进遗传算法的优化模型,有效解决了深度强化学习目标分配初期决策的结果优化问题,并通过仿真结果对比分析,验证了算法的可行性和有效性。此方法可以进一步应用于诸多易早熟收敛的小规模目标分配问题。 相似文献
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基于二人有限零和对策的防空兵火力分配方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了优化防空作战过程中火力分配问题,使射击达到最佳效果,运用对策论、线性规划等理论方法,采用对策矩阵建立了防空火力分配的线性规划模型,并通过计算示例和计算机仿真初步预测了敌方的空袭兵器使用情况和我方相应的兵力分配对策。该模型建立的防空火力分配方法较好地满足了要地防空装备的战术应用问题,对提高作战效能具有一定的参考价值。 相似文献
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基于估计理论这一数学基础的纯方位目标运动分析,由于其本质上的非线性,导致估计性能严重依赖观测精度,在大噪声背景下,收敛慢,甚至发散.针对此,提出一种基于灰色系统GM(1,1)模型的数据预处理算法.该算法不需要数据的概率分布、一二阶矩等统计先验知识,而是通过生成具有较强规律的数列,揭示数据的内在规律.仿真结果表明,该模型能有效地滤除背景噪声;经过预处理后的数据用于目标运动状态求取,解算结果理想. 相似文献
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