[发明专利]一种基于中智集理论的多AUV集群博弈对抗模型构建方法

说明书

本发明公开了一种基于中智集理论的多AUV集群博弈对抗模型构建方法，将中智集理论和博弈论相结合的方法，利用中智集理论，对各种不确定性的水下环境进行充分考虑，细腻表述水下信息的不确定性。由于难以量化对抗双方的威胁程度，对AUV的机动可选方案进行多属性评价，并通过属性评价得出博弈的支付矩阵。最后根据支付矩阵求取博弈中的纳什均衡问题，将水下集群对抗问题转化为博弈模型，建立机动决策模型。本发明将集群对抗问题转化为博弈问题，能够更加形象的表现出多AUV集群的战斗过程，因此能够制定出符合真实的战斗场景的策略，同时在处理水下不确定信息时具有更强的表现能力，更加符合真实的水下情况，制定出的策略更具有信服力。

技术领域

本发明属于AUV技术领域，具体涉及一种集群博弈对抗模型构建方法。

背景技术

进入21世纪以来，科技迅速发展，各国也加大了对海上领域的关注研究，AUV活动范围广、能适应多种复杂的水下环境，并且不需要水面平台提供支持，成本相对较低，因此在军事和民用方面得到了广泛的应用。但是在AUV协同对抗方向的研究还比较有限。

机动决策在AUV对抗中，占有重要的地位，它是多AUV协同对抗的关键步骤。由于AUV对抗的战场在水下，而水下的干扰信息现有的科技无法预测，并且水下传输信息具有一定的损耗，因此多AUV对抗时具有很多的不确定信息。在之前的研究中，考虑到水下的不确定信息，众多学者将模糊集、vague集、区间模糊集等众多双尺度理论应用于其中处理水下不确定信息，但水下信息瞬息万变，双尺度信息已经不足以表述不确定信息。现有方法在处理水下不确定信息时，考虑不足，不能细腻描述水下环境的复杂性，因此得出的决策模型可靠性不高。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于中智集理论的多AUV集群博弈对抗模型构建方法，将中智集理论和博弈论相结合的方法，利用中智集理论，对各种不确定性的水下环境进行充分考虑，细腻表述水下信息的不确定性。由于难以量化对抗双方的威胁程度，对AUV的机动可选方案进行多属性评价，并通过属性评价得出博弈的支付矩阵。最后根据支付矩阵求取博弈中的纳什均衡问题，将水下集群对抗问题转化为博弈模型，建立机动决策模型。本发明将集群对抗问题转化为博弈问题，能够更加形象的表现出多AUV集群的战斗过程，因此能够制定出符合真实的战斗场景的策略，同时在处理水下不确定信息时具有更强的表现能力，更加符合真实的水下情况，制定出的策略更具有信服力。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：

步骤1：将对抗双方集群分别命名为A和D，根据对抗双方的运动信息，对AUV的机动属性进行评估，并建立博弈中的支付矩阵；

步骤1-1：对AUV的各项属性进行评估；

定义机动属性集S：S＝{D,V,P,F}，其中D为距离因子，V为速度因子，P为偏转角，F为俯角；

对A方的机动属性S_i(i＝1,...,4)进行评估，S₁,…,S₄分别对应D,V,P,F四个属性，A方的机动属性基于中智集理论的评估矩阵为：

其中a_n(n＝1,...,7)为A方的机动策略，d_q(q＝1,...,7)为D方的机动策略；双方的机动策略从1～7依次为保持原定运动、加速、减速、左转、右转、上浮和下潜七种动作；z_nq＝t_nq,i_nq,f_nq为当A方的机动策略为a_n并且D方选择机动策略d_q时，定量评估A方所选策略的中智数，t_nq为隶属函数，i_nq为不确定隶属函数，f_nq为谬误隶属函数，并有t_nq∈[0,1]，i_nq∈[0,1]，f_nq∈[0,1]；