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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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控制工程在社会政治行为中的应用为政策制定和社会管理提供了新的视角和工具。通过这种方法,决策者可以更有效地预测社会动态,制定针对性的策略,实时评估干预措施的效果。这种应用也面临挑战,包括社会行为的复杂性、数据质量的问题以及伦理和隐私的考量。为了充分发挥控制工程在此领域的潜力,建议进行跨学科合作、推进数据透明性、强化伦理培训和引入公众参与。只有在综合考虑这些因素的基础上,控制工程才能在社会政治行为的研究和应用中实现其最大价值。 相似文献