[发明专利]一种基于健康状态的分队作战任务匹配方法

说明书

一种基于健康状态的分队作战任务匹配方法，属于人工智能技术领域。包括：获取与执行某一任务相关的M个影响因子;获取针对每种影响因子的N个车辆健康状态测量值，建立初始矩阵；根据初始矩阵确定影响因子权重；人工智能模块对影响因子权重进行修正。本发明提供的匹配方法根据影响因子健康状态测量值匹配分队的作战任务，能够进行科学的配置。

技术领域

本发明涉及一种基于健康状态的分队作战任务匹配方法，属于人工智能技术领域。

背景技术

车辆系统一般以分队的形式集中管理或执行任务，具体车辆系统由车辆本体、人员、油料和弹药等多种影响因子组成，车辆本体又可分为不同层次的功能装置。在车辆分队日常管理或执行任务中，通常是调度员根据任务量和车辆健康状况进行调度和任务分配，由于不能准确掌握车辆系统的健康状态，具体调度管理通常依赖调度员人为经验或者简单计算来确定方案，粗放型的、基于经验型的管理模式导致系统战备维持水平低且带来维修保障费用急剧上升，亟需对车辆系统进行基于影响因子健康状态的分队作战任务的匹配，以量化科学的运维管理和动用决策。

发明内容

本发明的发明目的是提供一种基于健康状态的分队作战任务匹配方法，其根据影响因子的健康状态测量值匹配分队的作战任务，能够进行科学的配置，车辆战备维持水平高。

为实现上述发明目的，本发明提供一种基于健康状态的分队作战任务匹配方法，其特征在于，包括：S01:建立初始矩阵：获取与执行某一任务相关的M个影响因子；获取针对每种影响因子的N个车辆健康状态测量值，建立初始矩阵:

矩阵中的元素x_in表示第n个车辆第i个影响因子的健康状态测量值,

S02；影响因子权重计算:a)对健康状态测量值进化归一化处理,构建归一化矩阵:

其中,

b)计算影响因子的初始权重：

S03：对影响因子权重进行修正：

a)人工智能模块对M个影响因子对衡量作战任务的技术质量指标的贡献度进行比较,构造贡献向量：β＝[β₁,…,β_i,…,β_M]；

b)根据贡献度确定每个影响因子的最终权重：

u_i＝β_i×λ_i；

S04：确定匹配值：

a)构建加权规范化矩阵：

矩阵中，v_in＝u_ip_in

b)通过下式计算车辆对作战任务的匹配度：

c)对匹配度e_n从大到小排序，匹配度e_n最大的车辆为执行任务的最匹配的车辆。

优选地,影响因子的健康状态测量值包括：车辆本体剩余使用寿命测量值、人员状况映射值、油料余量测量值和弹药余量测量值。

优选地，车辆本体剩余使用寿命通过人工智能模块确定，人工智能模块包括输入层、编码层、输出层和模型优化层，其工作过程包括训练阶段和预测阶段，在训练阶段中，输入层输入结构相同、已维修过的车辆的测量值的二进制序列X′；编码层中第z_t神经元与输入层输入的二进制序列用下函数关系表示：