基于深度强化学习与扩展卡尔曼滤波相结合的交通信号灯配时方法

深度Q学习网络(DQN)因具有强大的感知能力和决策能力而成为解决交通信号灯配时问题的有效方法，然而外部环境扰动和内部参数波动等原因导致的参数不确定性问题限制了其在交通信号灯配时系统领域的进一步发展。基于此，提出了一种DQN与扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合(DQN-EKF)的交通信号灯配时方法。以估计网络的不确定性参数值作为状态变量，包含不确定性参数的目标网络值作为观测变量，结合过程噪声、包含不确定性参数的估计网络值和系统观测噪声构造EKF系统方程，通过EKF的迭代更新求解，得到DQN模型中的最优真实参数估计值，解决DQN模型中的参数不确定性问题。实验结果表明:DQN-EKF配时方法适用于不同的交通环境，并能够有效提高车辆的通行效率。      

基于深度强化学习的空海联合作战智能决策新方法（英文）

针对空海联合作战中多装备复杂作战场景不确定性高的难点，提出了一种基于深度强化学习的空海联合作战智能决策新方法。为了统一表示复杂网络的输入、输出及其对应关系，提出了综合利用感知机、深度长短时记忆网络及actor-critic结构的方法。针对策略网络学习过程中的不稳定性及近似策略优化算法的缺陷，提出了改进的近似策略优化算法；针对策略网络自学习过程中对手策略的易变性，提出了基于模型性能和模型多样性的新策略以对于基线策略模型进行选择。实验结果表明，该方法在空海联合作战决策中是有效和稳定的。在第四届中国指控学会兵棋推演专项赛中，本方法在百余轮与规则决策算法及人类的对抗中胜率达到97%，较规则决策算法提升20%左右。     

机场到港旅客换乘时间效率评价指标优选

换乘时间效率评价对提升机场综合交通的换乘效率有着重大意义，传统的指标优选方法应用在民航机场到港旅客换乘评价中难以真实反映指标关系并且缺乏指标筛选规则。针对上述问题，根据指标体系中目标层、因素层、指标层各自与指标的关联特征，抽象出指标的重要性、关联均衡性、独立性3种数据关系，并使用DS证据理论融合得到指标综合关系。基于指标综合关系和综合评价方法，定义评估精度作为筛选指标的理论支撑，并设计算法构建优选模型。使用国内37个机场的到港旅客换乘时间数据进行实证分析，结果表明:指标综合关系能够更精确地反映指标关系，优化了指标排序，比基于主成分分析和最大互信息系数的指标排序更优异，能剔除更多冗余指标。评估精度将可剔除的指标直观展示出来，为筛选指标提供了切实依据，完善了指标优选模型。      

模糊特征目标的相对熵识别法

针对模糊特征的目标识别问题，提出了一种结合模糊建模和改进CRITIC方法的相对熵识别方法。计算多个时刻观测值的统计特征，通过模糊建模将观测值转化为模糊数；基于模糊数距离测度，定义并计算目标特征值和观测值之间的相似度；对CRITIC方法进行改进，提出一种目标特征客观权重的求解方法；根据相似度和特征权重，使用相对熵排序法得到识别结果。仿真结果显示：模糊特征能够更好地体现识别中的不确定性，所提方法对模糊特征的目标识别率高，实时性和鲁棒性好，具有一定的应用价值。     

基于多智能体航空公司航班恢复协同决策方法

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。     

推进系统选优的定量分析及数值模拟

利用运筹学中的层次分析方法,建立了该问题的层次模型,依据各层元素对上层元素的贡献大小,请专家和用户打分构造判断对比矩阵,形成原始计算数据,在对数据进行校验后,计算得到候选发动机优劣的定量比较结果,不仅使复杂的、难以定量描述的民用航空发动机选优问题变成简便的定量分析和数值模拟,而且可以获得各候选发动机细节方面的优缺点,对发动机生产商改进产品弱点,提高其竞争力亦有重要的意义.     

飞行器集群协同控制技术分析与展望

系统分析和展望了飞行器集群协同控制技术，对先进的集群飞行器和协同控制技术进行了总结和对比，并提出了当前该领域面临的5个主要科学问题。在此基础上提出了飞行器集群自主控制体系架构以及射前任务规划、在线态势感知、协同制导控制等8项飞行器集群协同核心关键技术。其中，对每项技术进行了简要概括，阐述了它们之间的关系和对于飞行器集群协同控制的作用。最后，从理论研究、技术突破到工程应用方面，对该领域未来发展做出了展望。     

基于支持向量机的抗干扰决策技术

为了应对日益复杂的电磁环境，认知雷达的概念被引入电子战中。认知电子战系统包括认知侦察、认知对抗和认知效能评估3个重要环节。针对认知电子战系统对抗干扰决策技术的需求，为实现自适应的决策抗干扰措施，将支持向量机(SVM)算法运用于抗干扰决策中。仿真结果表明:基于SVM的抗干扰决策技术可以自适应地决策抗干扰措施，进行干扰对抗，该算法完成了认知电子战中的最后的一步，使认知电子战系统实现闭环。     

一种基于攻击距离的对抗样本攻击组筛选方法

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。