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一种基于图神经网络及深度强化学习的杀伤网构建方法 

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申请/专利权人:北京航空航天大学

摘要:本发明涉及一种基于图神经网络及深度强化学习的杀伤网构建方法。本发明结合了复杂网络理论、组合优化理论、图神经网络及深度强化学习技术,能够充分利用装备节点的属性信息和装备之间的关系,找到最优的装备组合方案,构建一个高效的杀伤网。本发明提出的杀伤网构建方法可以通过“离线学习,在线决策”的运行模式,为杀伤网的构建提供高效、可靠的求解技术,实现规划能力从小时级、分钟级决策向秒级决策的提升,为上层作战任务规划系统建设提供强有力的支撑。

主权项:1.一种基于图神经网络及深度强化学习的杀伤网构建方法,其特征在于,所述方法综合了复杂网络理论、组合优化理论、图神经网络及深度强化学习技术,构建杀伤网的多层网络模型,通过图神经网络模型提取节点特征,利用深度强化学习实现模型训练,以求解出最优装备组合,构建高效的杀伤网,所述构建方法的具体步骤包括:步骤S1:构建包含我方武器装备和敌方目标的多层网络模型;步骤S2:计算杀伤网的冗余性评估指标;步骤S3:设置强化学习过程中的状态、动作及奖励函数;步骤S4:构建图神经网络模型;步骤S5:对模型进行训练,通过训练好的模型进行武器装备组合的实时优化,构建高效的杀伤网。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京航空航天大学 一种基于图神经网络及深度强化学习的杀伤网构建方法

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