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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。
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目錄:
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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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