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基于自适应SGD-多智能体的防空资源部署优化
被引量:
6
1
作者
张杰
王刚
+2 位作者
宋亚飞
姜浩博
赵方正
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第7期1536-1543,共8页
针对分布式环境下的战场指挥资源部署存在的效率低、速度慢、无法达到预期战略、数据集过大导致计算资源损耗过大等问题,提出了一种分布式环境下多智能体联盟的指挥控制资源部署优化算法。通过对深度学习中的梯度下降算法进行学习率的改...
针对分布式环境下的战场指挥资源部署存在的效率低、速度慢、无法达到预期战略、数据集过大导致计算资源损耗过大等问题,提出了一种分布式环境下多智能体联盟的指挥控制资源部署优化算法。通过对深度学习中的梯度下降算法进行学习率的改进,将原本设定的学习率改为自适应的学习率,进而对指挥控制资源部署进行多智能体联盟的设计。仿真证明了该算法对此问题具有优越的适应性,可以高效地解决分布式环境下的多智能体联盟的指挥控制资源部署优化问题。
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关键词
深度学习
分布式多智能体
资源部署优化
梯度下降算法
智能体联盟
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职称材料
题名
基于自适应SGD-多智能体的防空资源部署优化
被引量:
6
1
作者
张杰
王刚
宋亚飞
姜浩博
赵方正
机构
空军工程大学防空反导学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第7期1536-1543,共8页
基金
国家自然科学基金(61503407,61703426,61806219)资助课题
文摘
针对分布式环境下的战场指挥资源部署存在的效率低、速度慢、无法达到预期战略、数据集过大导致计算资源损耗过大等问题,提出了一种分布式环境下多智能体联盟的指挥控制资源部署优化算法。通过对深度学习中的梯度下降算法进行学习率的改进,将原本设定的学习率改为自适应的学习率,进而对指挥控制资源部署进行多智能体联盟的设计。仿真证明了该算法对此问题具有优越的适应性,可以高效地解决分布式环境下的多智能体联盟的指挥控制资源部署优化问题。
关键词
深度学习
分布式多智能体
资源部署优化
梯度下降算法
智能体联盟
Keywords
deep learning
distributed multi-agent
resource deployment optimization
gradient descent algorithm
agent alliance
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应SGD-多智能体的防空资源部署优化
张杰
王刚
宋亚飞
姜浩博
赵方正
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019
6
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