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一种用于模型推演到智能推演的转化方法

摘要

本发明公开了一种用于模型推演到智能推演的转化方法,将模型推演中对抗单元的模型数字化输入、规则行为的数字化输入和对抗单元行为决策数字化输出转化为智能推演中图像模型的输入和输出;将虚拟环境推演中对抗单元的移动过程、编组分队过程在智能推演中进行离散化采样,转化为图模型的序列图像;将虚拟环境推演的损伤评估转化为智能推演中图像模型的各个单元的损伤和整体的损伤评估;将智能推演中图像模型的输入作为深度强化学习的训练测试模型的输入,深度强化学习的训练测试模型输出动作、策略值向量。本发明将单元行为决策输出转化为可用于深度强化学习的输出,以适应深度强化学习的需求,为智能化推演提供依据。

著录项

  • 公开/公告号CN113283111B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国人民解放军国防科技大学;

    申请/专利号CN202110656539.2

  • 发明设计人 曾向荣;钟志伟;刘衍;张政;

    申请日2021-06-11

  • 分类号G06F30/20;G06N5/04;G06N3/08;G06N3/04;

  • 代理机构长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人伍志祥

  • 地址 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号

  • 入库时间 2022-08-23 13:43:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-27

    授权

    发明专利权授予

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