[发明专利]一种基于深度强化学习的武器目标智能分配方法在审
| 申请号： | 202111178278.4 | 申请日： | 2021-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN114049242A | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 王才红;江光德;高军强;董茜;吕乃冰;曹扬;李冬雪;赵思聪;彭渊 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军96901部队26分队 |
| 主分类号： | G06Q50/26 | 分类号： | G06Q50/26;G06Q10/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国和平利用军工技术协会专利中心 11215 | 代理人： | 刘光德 |
| 地址： | 100094 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 针对传统武器目标分配算法建模困难、搜索效率低等问题，本发明提出一种基于深度强化学习的武器目标智能分配方法，通过训练得到具有较强决策能力的武器目标智能分配模型。本发明首先针对武器目标分配问题设计了武器目标分配问题的规划求解环境，然后使用SAC算法进行实现，同时在神经网络上使用了全连接网络、卷积网络和GRU网络等神经网络，提升了模型的效果。本发明无论在学习能力、适应性和计算效率都要比传统算法更加优秀。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 武器 目标 智能 分配 方法 | ||
【主权项】：
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