【摘 要】
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资源任务分配（RTA）问题是运筹领域著名的组合优化问题,在军事决策和人员调度等多个领域均有重要应用。该问题旨在寻求一种最优的资源配置方案,使得任务的期望损失最低。按照是否可以进行多次分配,资源任务分配问题可分为静态资源任务分配（SRTA）问题和动态资源任务分配（DRTA）问题。SRTA是典型的NP-难问题,对于该问题的研究大多数止步于启发算法,原因是SRTA具有很强的非线性特征,线性化处理具有极大
【基金项目】
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军委纵向项目:静态武器目标分配问题的高效求解方法研究； 校企合作项目:狩猎游戏防御决策问题求解；
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资源任务分配（RTA）问题是运筹领域著名的组合优化问题,在军事决策和人员调度等多个领域均有重要应用。该问题旨在寻求一种最优的资源配置方案,使得任务的期望损失最低。按照是否可以进行多次分配,资源任务分配问题可分为静态资源任务分配（SRTA）问题和动态资源任务分配（DRTA）问题。SRTA是典型的NP-难问题,对于该问题的研究大多数止步于启发算法,原因是SRTA具有很强的非线性特征,线性化处理具有极大难度。本文首次为SRTA问题建立了区分资源种类的线性化模型,并基于分支定价算法对该问题进行了精确求解。测试结果显示了本文算法的优越性,比论文中公开发表的最快的精确算法快2倍以上。DRTA相比SRTA具有更高的复杂性,文献中对于DRTA的研究相对匮乏,对于DRTA的研究基本集中在规模较小的问题。本文基于SRTA问题的研究建立了DRTA问题的模型,对于规模较小的算例,设计了动态规划算法进行精确求解,并首次使用深度Q网络（DQN）方法求解了较大规模（资源数和任务数均超过40）的DRTA问题。测试结果显示,对于规模较小的动态问题,DQN的平均误差小于5%,对于规模较大的DRTA问题,DQN能在短时间内获得较优解。本文针对RTA问题提出的模型和算法较好,对相关研究和论文具有参考意义。
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