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申请/专利权人：东北大学

摘要：本发明公开了一种智能作战装备决策平台，该平台采用“决策层‑事件层‑物理层”的三层架构的改进混杂随机时延Petri网模型对智能作战装备认知和决策系统进行建模，可对作战系统中的离散事件、连续过程、时延特性、随机现象和决策问题5类混杂特性进行建模仿真；通过设计HSTPNSim软件与Python端的接口，使用深度学习和强化学习方法对行动规则模型、交战判决模型和指挥决策模型进行优化；设计可视化推演界面，实时显示战场态势。本发明提出基于M‑HSTPN模型的智能作战装备认知和决策系统设计方法，借助强化学习和深度学习方法实现态势认知和临机决策的自适应学习与进化，并采用可视化推演界面，直观演示作战过程以及结果，有助于更好地对作战系统进行研究分析。

主权项：1.一种智能作战装备决策平台，其特征在于，采用“决策层-事件层-物理层”的三层架构的M-HSTPN模型对智能作战装备认知和决策系统进行建模，包括：所述决策层封装了用于复杂作战系统认知与决策的模型，用于接收战场态势的描述信息，引发任务规划行为、作战单元行动决策推理行为，并将任务方案或行动策略传递给所述事件层，具体包括交战判决模型、指挥决策模型；所述交战判决模型对战场态势进行评估，既要能给出作战的胜负结果，又要能在交战过程中各个阶段的收益做出判断；所述指挥决策模型针对作战任务、作战条令、指挥理论和作战经验综合权衡的过程；所述事件层基于M-HSTPN模型描述系统中各战斗单元的状态、系统中可能发生的事件，进而表征作战系统的状态拓扑空间，所述事件层接收所述决策层的任务方案或行动策略，并引发事件的发生，当所述事件层中描述的作战单元处于激活状态时，引发所述物理层中相应的作战单元实体模型的状态演化；所述物理层封装作战单元实体模型，当所述物理层中某作战单元实体模型的描述方程演化到某状态阈值后，引发所述事件层进而驱动系统的推演，包括：行动规则模型，所述行动规则模型是指作战单元各种具体作战行为的程序和方法，由行动主体、行动事件、行动客体、行动条件、行动时间和行动结果六个要素组成；数据接口，通过设计HSTPNSim软件与Python端通信接口，使得作战系统可通过强化学习和深度学习对行动规则模型、交战判决模型和指挥决策模型进行优化；可视化界面，通过DirectX技术实现可视化推演界面，实时显示战场态势的变化，直观展示作战流程及作战结果；所述M-HSTPN模型为改进混杂随机时延Petri网模型，M-HSTPN模型定义为五元组：M-HSTPN＝SG,T,F,Q0,TH其中，SG＝SD,SC,ST,SS,SJ，SD表示离散库所集，SC表示连续库所集，ST表示时延库所集，SS表示随机库所集，SJ表示决策库所集；T表示有限变迁集；F表示连接库所和变迁的有向弧集；Q0表示初始混杂状态集；TH表示库所使能阈值或参数集合。

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