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內容簡介： 随着网络化作战能力提升，武器单元动态组合跨域协同对抗对作战灵活性、敏捷性要求更高，带来资源组合模式指数级增加难题，加战场环境和对手策略时变不确定，使防空反导任务规划复杂。针对防空反导作战任务规划里意图识别、责任区划分等瓶颈问题，本项目从六方面研究：防空反导智能任务规划需求，相关智能意图识别、任务区域划分、任务分配关键技术，智能博弈对抗理论方法，智能任务规划系统设计及实现，还进行总结展望。适合作战指挥等领域研究人员阅读参考，也可作研究生教学教材。 目錄： 目录第 1 章 防空反导智能任务规划需求 研究背景 国内外研究现状 意图识别问题研究现状 作战任务分配问题研究现状 多智能体协同决策研究现状 小结 第 2 章 防空反导智能意图识别技术 基于 IH-TCGAN 的意图识别数据增强方法研究 多元时序数据增强方法 流形与内维估计理论 用于生成多类多元时序数据的 TCGAN 方法 用于生成意图识别数据的 IH-TCGAN 方法 实验分析 基于多特征连续时序的防空反导目标轨迹预测方法 基于 LSTM 目标轨迹预测方法 基于 BiLSTM-Attention 的目标轨迹类型识别方法 基于博弈策略的目标轨迹预测方法 基于动态贝叶斯网络的智能意图识别方法 面向防空反导的动态贝叶斯网络模型构建 意图识别想定设计 编队战术意图识别仿真验证 目标战术意图识别仿真验证 结论 第 3 章 防空反导智能任务区域划分技术 作战场景要素模型构建 目标运动基本模型 电子对抗基本原理 敌我双方导弹打击基本原理 基于神经网络的未知目标预测模型设计 作战编组任务区域作战规则的设计 敌方目标作战价值规则设计步骤 基于数据场的作战价值指标设计 杀伤区域目标归属方案设计 基于贝叶斯后验估计的任务区域重要指数衡量 基于非序贯蒙特卡罗方法的作战编组协同打击策略生成 突袭目标的导弹资源分配指标设计 基于博弈论的对手意图决策指标 作战编组任务区域协同算法方案设计 基于元启发式智能算法的作战编组协同任务区划分 基于强化学习的自适应作战编组任务区域划分 空地协同任务空域划分模型测试验证 任务区划分轻量级想定场景仿真设计 仿真测试案例介绍 第 4 章 防空反导智能任务分配关键技术 基于指挥员思维模仿学习的火力分配初始策略生成技术 模仿学习 安全强化学习 问题模型 基于知识规则库的示教数据获取 解耦式模仿学习方法（ILDN） 面向地空对抗的安全强化学习方法（SRL-CC） 实验与结果 基于分层强化学习的多智能体任务分配 约束条件数学描述 基于相对运动信息的攻击优势度评估 基于分层强化学习的火力分配 面向分层强化学习的 MDP 模型研究 基于模型的 MPC-PPO 算法研究 仿真分析 面向不同决策风格的多智能体架构研究 严格不确定型决策问题 MDS 智能体架构研究 风格选择智能体设计 基于关键事件的奖励机制 仿真实验 面向不同决策风格的综合型智能体的优越性验证 第 5 章 防空反导智能博弈对抗理论与方法 基于行为多样性和响应多样性的策略优化技术 行为多样性和响应多样性 多样性策略探索 面向防空反导的多智能体虚拟自博弈应用 仿真环境 想定设计 算法实现 仿真验证 结论 第 6 章 防空反导智能任务规划系统设计及实现 总体设计 智能体网络结构设计 异构多智能体训练优化设计 软件设计 防空反导智能任务规划仿真模块 智能火力拦截资源规划模型 智能跟踪制导资源规划模型 异构多智能体联合推理训练 参考文献

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