基于MADDPG的多无人机协同任务决策

针对多无人机任务决策方法研究中传统优化算法难以在短时间内得到期望结果的问题,基于深度强化学习提出一种无人机多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法,通过允许无人机在学习时使用全局信息,在应用决策的时候只使用局部信息的方法,从网络结构、状态空间、动作空间和奖励函数设计了MADDPG算法的模型结构。最后通过仿真实验,并对比深度确定性策略梯度(DDPG)算法,验证了本文提出的MADDPG算法在保证精度的基础上,学习速度大幅度提高,弥补了传统强化学习算法在多智能体领域的不足。     

空中目标传感器管理方法综述

为了避免对有限的多传感器资源的无序竞争和使用,多传感系统通常在一定约束条件下工作。传感器管理即是对传感器系统的自由度进行控制,以满足实际的约束条件并实现既定的任务目标,被大规模地应用于诸如区域目标监视、空中交通管制等各种军用与民用领域。首先,给出了传感器管理系统的概念定义与基本目标;然后,对过去及现在各种空中目标传感器管理方面的理论、方法以及应用进行了全面的综述与深入的分析,并对传感器管理领域现存的问题提出了解决思路和方法;最后,对该领域下一步的发展方向做出了展望。     

川航支线航空市场预测决策

本文从川航支线航空战略出发,分析长江上游支线航空的市场需求,结合航空公司的供应能力,运用市场分析与预测的方法,辅以成本分析,得出了相应的决策方案.     

基于决策不确定性的多目标跟踪传感器管理

针对高杂波、电子干扰环境,在量测驱动的多目标滤波框架下提出了一种基于决策不确定性的传感器管理方法。首先,根据部分可观测马尔科夫决策过程的理论,给出了基于Rényi信息增量的传感器管理一般方法。其次,综合考虑决策过程的信息完整性、信息质量、信息的内涵等因素,在量测驱动的自适应滤波框架下,基于目标运动态势评估多目标决策不确定性水平,并选取最大决策不确定性目标。最后,以最大决策不确定性目标的信息增量最大化为准则进行传感器分配方案的求解。仿真实验表明所提方法能够有效抑制电子干扰、杂波对多目标跟踪及传感器分配的影响,与基于威胁的传感器管理方法相比,所提方法的平均最优子模式分配（OSPA）距离及平均计算时长均显著降低,且在高杂波、电子干扰情形下具有较高的可靠性。     

航空装备修理核心技术及创新发展路径

在充分调研的基础上,系统分析了空军航空修理企业核心技术现状,对核心技术的培植与评判机制问题进行了讨论,有针对性地提出依托装备技术成熟度,建立聚焦航空装备核心技术,构建科学、全面、完整的维修保障技术体系,增强航空装备修理核心技术建设,探索装备修理技术创新发展路径。     

随机型多目标决策的新方法

设计了一种多目标随机型决策分析新方法——交互式参考目标满足度与可行度法(IRGSD-FD),讨论了随机型决策分析的希望水平原则、解及替代模型的定义和确定性等价等问题,并对IRGSD-FD的应用结果进行了讨论。     

概率推理与影响图

本文讨论了影响图理论在概率推理过程中的应用和要涉及的信息及信息量。提出了虚拟信息滤波过程的概念和方法;讨论了概念网络中的信息溶合和衍殖过程;研究了用虚拟滤波过程表征人们行为中的柔性推理机制;设计了概念网络上的一种柔性推理准则。为决策分析和人工智能领域中的不肯定性信息测度问题提供了一种新的方法。     

现代空战机动决策研究

将影响图和对策论引入到现代空战机动决策中,提出了考虑交战双方对抗的n步连续机动决策的多级影响网对策决策模型。首先,确定现代空战飞机相关数学和运动模型;其次,将大规模群集空战转化为多个小集团作战;在此基础上,依据协同的原则,又将小集团作战转化为多个一对一空战,然后运用多级影响图对策理论解决一对一空战。空战仿真结果表明该模型的有效性。     

基于三维聚类的决策支持系统

根据炮兵阵地地形选取的要求,深入研究了现有的空间聚类技术和方法,构造了三维空间的结构元.提出了一个基于数学形态学的三维聚类算法,给出了空间数据挖掘过程,实现了炮阵地选取决策支持系统.该聚类算法通过闭合运算,将空间对象聚成类,一次完成三维空间聚类,可以快速处理非凸的、复杂的聚类形状.由于该算法基于数学形态学,所以易于实现其高性能并行算法.实验表明,将该算法应用于炮阵地选取决策支持系统,可以发现空间数据库中存在的潜在关系和规则,为炮兵阵地选取的计算机实现提供了一种有效的解决方案,从而可以辅助决策者做出科学的决策.