CN118411051B 基于優化圖神經網絡的無人編隊智能空戰決策方法和系統 （中國人民解放軍空軍指揮學院）_第1頁
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基于優化圖神經網絡的無人編隊智能空戰本發明公開了一種基于優化圖神經網絡的現有技術中存在的不能快速且同時表征分布式無人編隊智能空戰時間和空間信息提供解決思2將所述模擬空戰對抗數據進行維度變化后，輸入到時序卷積神將所述時序特征向量輸入到訓練好的圖神經網絡中，得到所述基于所述預測對抗數據和所述參與智能空戰對抗的無人編隊的當TCN表示所述時序特征向量，表示輸入變量經線性變擴容后的5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于：所述預設圖神經網絡的數學計算算式包itjk表示真實值。3所述時序特征提取模塊，用于將所述模擬空戰對抗數據進行維度變化后所述空間特征提取模塊，用于將所述時序特征向量輸入所述決策模塊，用于基于所述預測對抗數據，確定所述所述決策模塊，還用于基于所述預測對抗數據和所述參與智能空戰述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1_5任9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述4來機器決策優勢。國內無人編隊空戰決策相關研究通常是將多機對抗簡化為單博弈體問[0003]本發明的目的就在于為了解決上述至少一個技術問題而提供一種基于優化圖神56[0023]圖1為本發明實施例提供的一種基于優化圖神經網絡的無人編隊智能空戰決策方[0032]圖10為本發明實施例提供的一種基于優化圖神經網絡的無人編隊智能空戰決策[0035]圖1是根據本發明實施例提供的一種基于優化圖神經網絡的無人編隊智能空戰決[0042]其中，XTCN表示時序特征向量，表示輸入變量7itjk表示真實值。8[0057]無人編隊智能空戰對抗決策的本質是通過給定當前對抗雙方無人機拓撲圖和歷例提出將處理后的無人編隊空戰對抗數據先后輸入提取時序特征的TCN網絡和提取空間特[0058]如圖5所示，本發明實施例提供的一種基于優化圖神經網絡的無人編隊智能空戰[0063]其次，空戰雙方對抗中每架飛機的歷史累積態勢是決策問題中的首要關鍵問9[0065]其中，XTCN表示時序特征向量，表示輸入變量經線性變擴[0066]此外，本發明實施例中的TCN使用殘差網絡，第l個殘差模塊的計算公式如(2)所142536[0081]本發明實施例提供了一種基于優化圖神經網絡的無人編隊智能空戰決策方法的[0086]紅藍對抗雙方飛機作為節點，每兩架飛機的相對特征差值作為節點之間的邊屬[0089]輸入：X∈RN×O×J×K，經線性變換成E表示擴容后的維度輸出：[0095]圖8是根據本發明實施例提供的一種紅藍雙方第二發射中距導彈時態勢示意圖。[0099]模型的有效性除了上述通過直觀觀測輔助定性分析外，還可以通過定量進行評[0104]圖10是根據本發明實施例提供的一種基于優化圖神經網絡的無人編隊智能空戰可在處理器上運行的計算機程序，處理器執行計算機程序時實現如上述實施例一中的方

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