蒙特卡洛树搜索方法及其在隐身飞机自主任务规划中的应用

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隐身飞机在线自主任务规划方法研究对于提高隐身飞机作战能力有着十分重要的应用价值和研究意义。隐身飞机由于其自身需要保持隐身能力的特性,在作战过程中要求隐身飞机尽量不发射无线电波,不使用雷达,但是随着防空武器装备的发展,隐身飞机作战任务表现出高度的复杂性,作战任务的难度、飞机受到的威胁、以及作战强度逐渐增加,使得隐身飞机自主任务规划面临的任务环境更加复杂,是一个动态的、不确定的环境。论文以隐身飞机对地面目标作战任务为背景,以解决其自主任务规划问题为目的,立足于对隐身飞机自主任务规划的理论和方法进行研究,主要研究内容如下:1、隐身飞机自主任务规划问题分析与建模。对隐身飞机的作战任务进行了分析,通过分析隐身飞机作战过程中的不确定性,得到隐身飞机自主任务规划的序贯决策特性。综合考虑问题特性,对隐身飞机在线规划问题进行建模,建立了基于部分可观马尔科夫过程(Partially Observable Markov Decision Processes,POMDP)的隐身飞机自主任务规划模型框架,为进一步研究规划方法奠定了基础。2、系统研究了蒙特卡洛树搜索算法,提出了面向隐身飞机作战自主任务规划的改进搜索算法。对蒙特卡洛树搜索算法进行了研究,系统阐述了算法的特点,分析了在面对隐身飞机自主任务规划问题中传统的蒙特卡洛树搜索在线规划算法(Partially Observable Monte Carlo Planning,POMCP)存在对蒙特卡洛模拟次数依赖过大的局限性。针对该问题,论文通过结合动作均等(All Moves As First,AMAF)启发式机制,设计了面向隐身飞机自主任务规划问题的POMCP-RAVE算法。在基准问题上进行了测试,结果表明在相同模拟次数下,POMCP-RAVE算法在两个基准问题中获得的平均回报最多可提高11.99%和17.12%,验证了改进算法的有效性。3、针对隐身飞机作战自主任务规划问题进行了应用研究,验证了改进蒙特卡洛树搜索算法POMCP-RAVE解决自主任务规划问题中的适用性和有效性。从隐身飞机作战的实际背景出发,构建了隐身飞机作战任务的具体想定。实验结果表明,论文提出的自主任务规划方法能够有效处理隐身飞机自主任务规划问题的特性,论文所设计的模型和算法的改进合理有效,能够满足对隐身飞机自主任务规划的要求,是求解隐身飞机自主任务规划问题有效框架,为隐身飞机任务规划技术的发展完善提供一种新的思路。
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