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题名基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划
被引量:27
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作者
张菁
何友
彭应宁
李刚
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机构
清华大学电子工程系
复杂航空系统仿真重点实验室
海军航空大学信息融合研究所
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出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期223-233,共11页
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基金
中国博士后科学基金(2018M631483)~~
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文摘
协同博弈路径规划是空战自主决策、机器人体育比赛等应用场景中的重要问题,其难点在于对环境对抗性反馈的实时自适应和多智能体的相互配合。提出一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法,使用反向传播(BP)神经网络自适应调整人工势场函数系数,并将人工势场作为神经网络输出端的特征提取。为解决真实样本质量和数量不足的问题,基于遗传算法仿真生成样本数据用于神经网络训练,并通过滚动时域的思路面向动态博弈优化样本性能。从样本数据中提炼出距离差与航向差以反映协同和博弈特性,利用神经网络的黑盒特性和学习能力解决协同博弈问题。应用于二对一反隐身超视距空战路径规划,比经典人工势场法有明显性能提升,且计算开销可接受,计算复杂度分析表明该方法可以较好扩展到多机对抗场景。
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关键词
协同博弈路径规划
仿真生成样本
神经网络
人工势场
遗传算法
滚动时域优化
超视距空战
反隐身
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Keywords
cooperative and adversarial path planning
simulated sample generation
neural network
artificial potential field
genetic algorithm
receding horizon optimization
beyond-visual-range air combat
anti-stealth
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分类号
V249
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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