基于AHP-DQN的作战效能优化方法研究

针对舰艇编队威胁海域安全的案例，设计了红方突防攻击、蓝方防空反导的想定以及陆、海、空3种反航母作战策略，基于墨子系统开展多方案作战仿真，获得了双方战损数据。在此基础上，建立了以引诱、攻击等性能参数为基础的指标体系，以层次分析法(AHP)分析了3种策略的作战效能。进一步提出了一种以AHP权重定奖励的深度强化学习(DQN)算法，对海基策略进行了优化，作战效能提高了5.36%。研究结果表明，基于墨子系统这一类作战仿真软件开展想定设计、作战策略仿真，再建立AHP-DQN进行作战效能优化的方法可为反舰作战提供参考。