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682.
航空公司进行航班延误恢复时,各种资源之间会通过航班计划产生间接关联,此时各决策单元若独立地考虑本领域内的资源恢复问题,将难以保证恢复方案的整体可行性和全局优化性。为探究航空公司航班恢复过程中各决策部门的决策模型及其协同关系,本文提出了基于多智能体技术的航班恢复协同决策仿真方法。首先,基于航空公司实际组织架构构建了航班恢复多智能体决策系统框架;其次,对部门间协同决策的动态过程进行了分析,将延误恢复的全过程分为了预恢复、可行解协商、均衡解协商3个阶段,构建了三阶段协同决策机制;最后,根据不同资源的恢复特性建立各决策部门的核心决策模型与部门间自动协商模型,并基于多智能体系统进行仿真。仿真结果显示,基于多智能体的协同决策方法能够在3.8 s的极短时间内针对1天中包含3架飞机和12个航班的航班计划做出完整的延误恢复方案,并且能够在保障航空公司整体效益的情况下一定程度地平衡各决策主体的自身利益。 相似文献
683.
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685.
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黑盒对抗样本生成过程中通常会指定1个攻击组,包括1个原始样本和1个目标样本,使得生成的对抗样本与原始样本范数差别不大,但被分类器识别为目标样本的分类。针对攻击组的攻击难度不同导致攻击不稳定的问题,以图像识别领域为例,设计了基于决策边界长度的攻击距离度量方法,为攻击组的攻击难易程度提供了度量方法。在此基础上,设计了基于攻击距离的对抗样本攻击组筛选方法,在攻击开始前就筛去难以攻击的攻击组,从而实现在不修改攻击算法的前提下,提升攻击效果。实验表明:相比于筛选前的攻击组,筛选后的攻击组的总体效果提升了42.07%,攻击效率提升了24.99%,方差降低了76.23%。利用攻击组的对抗样本生成方法在攻击前先进行攻击组筛选,可以稳定并提高攻击效果。 相似文献
687.
空战智能决策将极大改变未来战争的形态与模式。深度强化学习决策机可以挖掘飞行器潜力,是实现空战智能决策的重要技术范式,但其工程实现鲜有报道。针对基于深度强化学习的双机近距空战机动智能决策的工程实现问题,开发了适于应用的深度神经网络在线机动决策模型,发展了通过飞行控制律跟踪航迹导引决策指令的机动控制方案,并进一步开展了软硬件实现工作与人机对抗飞行试验,实现了智能空战从虚拟仿真到真实飞行的迁移。研究结果表明基于本文发展的近距空战机动决策及控制方法,智能无人机在与人类“飞行员”的对抗中能够迅速做出有利于己方的动作决策,通过机动快速占据态势优势。研究结果显示了深度神经网络智能决策技术在空战决策中的潜在应用价值。 相似文献
688.
针对无人机地面动态目标跟踪问题,建立了远距离自主引导与近距离伴飞避障2个阶段的马尔可夫决策过程模型。在此基础上,提出了一种改进的近端策略优化(PPO)算法。考虑到无人机接收到的数据具有时序性且环境状态存在上下文关联,所提算法采用长短期记忆(LSTM)网络,通过无人机与目标的实时位置关系等状态信息来计算奖励值,更新网络参数,并进行自适应优化迭代。通过基于ROS系统的仿真测试平台进行试验,结果表明:所提算法安全有效地实现了侦察任务全过程的自主机动,与传统的PPO算法相比,LSTM的引入缩短了模型训练时间,跟踪与避障的效率明显提高,进一步加强了算法的鲁棒性、准确性和实时性。 相似文献