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申请/专利权人：重庆高新区飞马创新研究院
摘要：本发明属于协同作战方法技术领域，具体公开了一种基于自学习算法的智能群体协同战法生成方法，包括以下步骤：S1：根据作战任务生成若干群体协同战术元动作；S2：抽象出每个群体协同战术元动作的具体群体算法，包括以下步骤：S2.1：智能群体协同战法生成问题建模；运用分布式马尔可夫决策过程对群体协同战法生成问题进行建模；S2.2：提出解决问题的神经网络模型；S2.3：群体协同战法生成自学习算法；S3：利用自学习算法，无人集群根据作战因素生成一套相互协同的智能群体协同作战战法。群体协同战术元动作为预先定义的逻辑行为，通过将多个作战任务涉及到的逻辑功能分解成小的逻辑行为，减少执行控制过程中相互不能融合的操作，提升无人集群的自主性。
主权项：1.一种基于自学习算法的智能群体协同战法生成方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：根据作战任务生成若干群体协同战术元动作；具体包括以下步骤：S1.1：将作战任务划分为若干个作战时节；S1.2：将每个作战时节按照作战行动划分为若干个阶段，每个阶段即为一个群体协同战术元动作；步骤S2：抽象出每个群体协同战术元动作的具体群体算法，每个具体群体算法包括以下步骤：S2.1：智能群体协同战法生成问题建模；运用分布式马尔可夫决策过程对群体协同战法生成问题进行建模；S2.2：提出解决问题的神经网络模型；S2.3：群体协同战法生成自学习算法；采用马尔可夫决策过程来生成群体协同战术元动作序列来组织战斗，通过长短时记忆神经网络和多层感知机预测群体协同战术元动作，再利用指针网络确定某个分群去执行该群体协同战术元动作，最后采用多层感知机确定执行时机；同时设计价值网络，通过价值网络与上述网络共同组合的损失函数调整神经网络模型，完成群体协同战法生成的学习；自学习算法采用循环网络进行多步预测，并通过价值网络寻优；步骤S3：利用自学习算法，无人集群根据作战因素生成一套相互协同的智能群体协同作战战法。
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