蒙特卡洛樹(shù)搜索方法及其在隱身飛機(jī)自主任務(wù)規(guī)劃中的應(yīng)用.pdf

1、隱身飛機(jī)在線(xiàn)自主任務(wù)規(guī)劃方法研究對(duì)于提高隱身飛機(jī)作戰(zhàn)能力有著十分重要的應(yīng)用價(jià)值和研究意義。隱身飛機(jī)由于其自身需要保持隱身能力的特性，在作戰(zhàn)過(guò)程中要求隱身飛機(jī)盡量不發(fā)射無(wú)線(xiàn)電波，不使用雷達(dá)，但是隨著防空武器裝備的發(fā)展，隱身飛機(jī)作戰(zhàn)任務(wù)表現(xiàn)出高度的復(fù)雜性，作戰(zhàn)任務(wù)的難度、飛機(jī)受到的威脅、以及作戰(zhàn)強(qiáng)度逐漸增加，使得隱身飛機(jī)自主任務(wù)規(guī)劃面臨的任務(wù)環(huán)境更加復(fù)雜，是一個(gè)動(dòng)態(tài)的、不確定的環(huán)境。論文以隱身飛機(jī)對(duì)地面目標(biāo)作戰(zhàn)任務(wù)為背景，以解決其自主任務(wù)規(guī)

2、劃問(wèn)題為目的，立足于對(duì)隱身飛機(jī)自主任務(wù)規(guī)劃的理論和方法進(jìn)行研究，主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　1、隱身飛機(jī)自主任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題分析與建模。對(duì)隱身飛機(jī)的作戰(zhàn)任務(wù)進(jìn)行了分析，通過(guò)分析隱身飛機(jī)作戰(zhàn)過(guò)程中的不確定性，得到隱身飛機(jī)自主任務(wù)規(guī)劃的序貫決策特性。綜合考慮問(wèn)題特性，對(duì)隱身飛機(jī)在線(xiàn)規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行建模，建立了基于部分可觀(guān)馬爾科夫過(guò)程(Partially Observable Markov Decision Processes, POMDP）的隱身

3、飛機(jī)自主任務(wù)規(guī)劃模型框架，為進(jìn)一步研究規(guī)劃方法奠定了基礎(chǔ)。
　　2、系統(tǒng)研究了蒙特卡洛樹(shù)搜索算法，提出了面向隱身飛機(jī)作戰(zhàn)自主任務(wù)規(guī)劃的改進(jìn)搜索算法。對(duì)蒙特卡洛樹(shù)搜索算法進(jìn)行了研究，系統(tǒng)闡述了算法的特點(diǎn)，分析了在面對(duì)隱身飛機(jī)自主任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題中傳統(tǒng)的蒙特卡洛樹(shù)搜索在線(xiàn)規(guī)劃算法（Partially Observable Monte Carlo Planning, POMCP）存在對(duì)蒙特卡洛模擬次數(shù)依賴(lài)過(guò)大的局限性。針對(duì)該問(wèn)題，論文通過(guò)結(jié)

4、合動(dòng)作均等（All Moves As First, AMAF）啟發(fā)式機(jī)制，設(shè)計(jì)了面向隱身飛機(jī)自主任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題的 POMCP-RAVE算法。在基準(zhǔn)問(wèn)題上進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果表明在相同模擬次數(shù)下，POMCP-RAVE算法在兩個(gè)基準(zhǔn)問(wèn)題中獲得的平均回報(bào)最多可提高11.99％和17.12%，驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性。
　　3、針對(duì)隱身飛機(jī)作戰(zhàn)自主任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行了應(yīng)用研究，驗(yàn)證了改進(jìn)蒙特卡洛樹(shù)搜索算法 POMCP-RAVE解決自主任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題中