基于MMDP的无人作战飞机任务分配模型研究

合集下载

相关主题

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ＡｂｓｔｒａｃｔＯｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆＭａｒｋｏｖｄｅｃｉｓｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｔｈｅｏｒｙ，ａｄｙｎａｍｉｃｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｍｕｈｉ — ａｇｅｎｔＭａｒｋｏｖｄｅｃｉｓｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ
略；数值仿真验证了算法的有效性。关键词中图分类号多智能体马尔科夫决策过程无人作战飞机ＴＰ３Ｖ２７９文献标识码Ａ动态任务分配ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ — ３８６ｘ．２０１３．０７．０７３
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｉｒＦｏｒｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００３８，Ｓｈａａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ）。（Ｄｅｐａｎｎ￣ｎｔｆＴｏｒａｉｎｉｎｇ，ＡｉｒＦｏｒｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００５１，Ｓｈａａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ）（ＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅＯｆｆｗｅｆｔｏｈｅＰＩＡ’ ｓＡＦｏｒｃｅ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００６，Ｈｅｎａｎ，Ｃｈｉｎａ）
（ＭＭＤＰ）ｉｓｂｕｉｌｔａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｕｎｍａｎｎｅｄｃｏｍｂａｔａｅｉｒａｌｖｅｈｉｃｌｅ（ＵＣＡＶ）．Ｓｔａｔｕｓｍｅｓｓａｇｅｓ，
ＲＥＳＥＡＲＣＨｏＮＴＡＳＫＡＬＬｏＣＡＴＩｏＮＭｏＤＥＬＦｏＲＵＣＡＶＢＡＳＥＤｏＮＭＭＤＰ
ＬｉＹｕｅｊｕａｎＬｔｉＹｏｎｇｊｉａｎＣｈａｎｇＱｉａｎｚｈｅｎＺｈｕＬｉｙｕｎ
第３０卷第７期
２０１３年 Biblioteka Baidu 月
计算机应用与软件
ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
ＶｏＬ３０Ｎｏ．７
Ｊｕ１．２０１３
基于ＭＭＤＰ的无人作战飞机任务分配模型研究
ｃｌａｉｍｓｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｏｆｔｈｅｇａｉｎｓｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ — ＵＣＡＶｄｕｒｉｎｇｉｎｆｉｔｅｐｅｉｏｒｄａｓｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎ，ａｎｄａｐｐｌｉｅｓｇｅｎｅｔｉｃｌｇａｏｒｉｔｈｍｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅ
ｔａｒｇｅｔａｐｐｅａｒａｎｃｅａｎｄｐｒｏｉｆｔｖａｌｕｅｉｎｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｒｅｌａｌｓｕｂｊｅｃｔｅｄｔｏｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ．ＴｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＭＭＤＰｏｐｔｉｍｉｓａｔｉｏｎａｌｇｏｉｒｔｈｍ
（Ｍｕｈｉ — ＡｇｅｎｔＭａｒｋＯＶＤｅｃｉｓｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓ）的动态任务分配模型；系统中状态信息、目标的出现和收益值等均服从概率分布；改进的ＭＭ— ＤＰ寻优算法以多ＵＣＡＶ在有限时间内执行任务收益值最大为评价函数，并应用遗传算法在所有可选决策集中确定最优任务分配策
ｔｈｅｂｅｓｔｔａｓｋａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｐｏｌｉｃｙｉｎａｌｌｏｐｔｉｏｎａｌｄｅｃｉｓｉｏｎｓｅｔｓ．Ｎｕｍｅｉｒｃｌａｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｖｅｉｒｉｆｅｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅａｌｇｏｉｒｔｈｍ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＭｕｌｔｉ — ａｇｅｎｔＭａｒｋｏｖｄｅｃｉｓｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓＵｎｍａｎｎｅｄｃｏｍｂａｔａｅｒｉｌａｖｅｈｉｃｌｅｓＤｙｎａｍｉｃｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎ
李月娟吕永健常迁臻朱李云。
（空军工程大学航空航天工程学院（空军工程大学训练部（空军驻郑州地区军事代表室陕西西安７１００３８）河南郑州４５０００６）陕西西安７１００５１）
摘
要
针对多无人作战飞机动态任务分配问题，以马尔科夫决策过程理论为基础，建立基于多智能体马尔科夫决策过程ＭＭＤＰ