基于多智能体强化学习的无人机集群对抗方法研究

针对复杂动态不确定环境下的无人机集群对抗问题,基于多智能体强化学习开展了对抗决策方法的研究。首先,基于MaCA环境构建了无人机集群对抗模型;其次,引入集中训练网络的混合架构模式,改进了传统DDPG算法,设计了面向无人机集群对抗的MADDPG算法,分别采用基于规则的对抗策略和基于DQN的对抗策略对算法进行了训练,提升了对抗算法的鲁棒性、适应性和泛化性;最后,通过搭建对抗仿真环境,验证了所设计方法的有效性和可靠性。     

运用动态规划的智能卫星集群星间通信路由算法

通过建立智能卫星集群网络模型,把智能卫星集群星间通信路由问题转换为时延最短路径问题,进而提出一种求解此问题的智能卫星集群星间通信路由算法.该路由算法采用动态规划策略分阶段规划智能卫星集群两个成员之间的星间通信路由,在每个规划阶段,负责发送数据的智能卫星自主调用一种星间通信路由静态规划算法,以求出其在当前时刻的后继卫星来...     

反舰导弹火力分配方式

给出了反舰导弹火力分配的概念,分析了传统反舰导弹火力分配方式的现状及特点,讨论了现代海战场对反舰导弹的作战需求,指出了现代反舰导弹火力分配方式的发展方向,提出基于模式识别的智能自主火分是反舰导弹火力分配方式的发展趋势.     

刀口边缘误差对传递函数的影响

刀口法是测量光学系统的传递函数一种基本方法,通过对刀口边缘误差建立数学模型,讨论刀口误差对光学传递函数测量精度的影响。对刀口边缘误差进行了定量分析,得出在一定精度范围内测量光强的区域,定性分析了使用拟合法求MTF优于使用均值法求MTF。     

基于Smart Client模式的战时装备保障仿真评估系统的设计

为实现对战时装备保障效能真实客观、实时动态的评估,从战时装备保障仿真评估系统(ESSE)功能分析入手,阐述了系统的功能设计和实现技术,构建了对装备保障行动的仿真平台,并提出了一种基于智能客户端(Smart Client)模式的系统实现方式.     

基于改进SUSAN算法的红外目标边缘检测

从3个方面改进了传统的SUSAN算法:①自适应选取阈值,以提高算法自动化程度:②使用双几何阈值,增强算法的抗噪性;③加入目标点判断因子,减少计算时间.利用改进的算法进行了红外目标边缘检测,结果表明,改进算法比传统的SUSAN算法有更强的噪声抑制能力,更快的边缘检测速度,显示出更加优良的性能.对对比度比较低的红外图像,改进算法可以减少40%以上的计算时间,而对对比度较高的红外图像,改进算法可以减少70%以上的计算时间.     

飞机CGF用于战术模拟训练的关键因素研究

根据战术模拟训练系统的实际需要,飞机CGF能够提高模拟训练的规模、复杂度和真实性,完成战术进攻和防御任务。首先分析了飞机CGF的系统组成和仿真粒度,重点研究了影响飞机CGF性能的关键因素,包括飞行控制方法、智能决策水平、雷达火控模型以及组件化的开发方式和飞机CGF组网的关键因素,即统一的网络体系标准、规范的数据接口、时间和空间的一致性及统一的导调管理;最后实现歼击机CGF系统。实践证明,歼击机CGF能够顺利地完成作战任务,达到预定的目的。     

面向作战决策智能体的融合赋权评估方法

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。     

大型船舶流行病传播控制过程多智能体模型

基于复杂网络和传播动力学相关原理,构建了符合大型船舶人员交互特征的社交网络,定义了传播网络层级结构,分析了交互网络拓扑生成的5项规则,给出了大型船舶流行病传播社交网络构成方法。基于多智能体技术,研究了交互网络节点成员属性和流行病传播特点,给出了智能体成员状态空间的基本构成形式,融合防护治疗、管控隔离、信息交互等因素的物理特征,构建了智能体状态迁移和行为交互过程算法,并分析论证了衰减函数的结构及区间特性。对比距离恒定模型和随机游走模型,分别对典型大型船舶流行病传播过程分4种工况12种状态进行了仿真计算,结果表明:随机游走模型更适合信息量丰富条件下的大型船舶流行病早期传播过程模拟仿真和疫情防控策略分析。