基于神经网络的最优浮标布阵智能决策方法

针对航空反潜活动中声纳浮标搜潜的典型任务场景,建立了浮标布阵的搜潜仿真模型及计算搜潜成功概率的数学模型。设计了一种计算满足目标搜潜概率需用最少浮标数量的优化方法,使用遗传算法求解了该优化问题,并生成大量浮标布阵样本。构造了浮标布阵辅助决策的神经网络模块,对最优浮标布阵方式进行了训练与学习。仿真验证表明,使用该方法能有效满足搜潜辅助决策任务需求。