基于强化学习的通信受限环境多无人机协同策略

随着人工智能技术的发展,空域无人作战正由“单平台遥控”向“多平台协同”转变。多无人机协同作战任务具有非完全信息、通信受限、高实时、强动态等特点,给协同决策生成带来巨大挑战。针对通信受限环境中的多无人机协同决策问题,提出一种基于动态层级网络通信架构的通信强化学习协同策略,该策略能够显著减少无人机集群间的通信次数,同时准确传递其决策需要的信息,从而得到较优协同策略。针对多无人机协同围捕的典型任务场景,基于OpenAI平台对所提出的算法进行了仿真验证。结果表明,与传统强化学习算法相比,提出的通信强化学习策略可以显著减少无人机间的通信次数,同时在一定程度上避免潜在的信息欺骗问题。完成任务需要的平均通信次数相比于传统两两通信结构减少约77%,为实现通信受限环境中的多无人机协同任务提供技术支撑。     

军民融合产业园从上海自贸区的金融创新中可以学到什么

建设上海自贸区是国家战略,是更高层次、更高水平的改革创新,其金融改革的先行先试做法可为军民融合产业园区提供更多的借鉴和思考 军民融合产业园区是落实军民融合式发展战略,促进军地科技资源融合,适应高技术产业集群化、区域化、规模化发展趋势．     

无人机集群社团网络弹性重构研究北大核心

无人机集群作战是未来战争的新型作战样式。无人机集群网络弹性重构能力,是评价无人机集群体系作战效能的关键指标。剖析了无人机集群网络弹性重构机理;设计了无人机集群社团网络模型,提升了网络连通性;针对无人机集群遭受恶意攻击网络性能急剧下降的情况,提出了信息网络交互能力最低阈值,并优化了集群网络性能失能阶段的弹性评估方法;最后,通过仿真建模对比分析,不同规模下网络的平均最短路径、信息交互能力、网络聚类系数等参数,在集群网络遭受多种类、多规模的毁伤下进行重构,评估对网络弹性的影响。实验结果表明,建立的模型具备更高的弹性。研究成果可提升无人机集群应对复杂扰动的能力,为无人机集群的多任务规划提供理论指导。