[发明专利]一种基于强化学习的多阶段装备组合规划方法有效
| 申请号： | 201911165682.0 | 申请日： | 2019-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN110989343B | 公开（公告）日： | 2020-08-28 |
| 发明（设计）人： | 张骁雄;李明浩;丁鲲;夏博远;张慧 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 江苏瑞途律师事务所 32346 | 代理人： | 韦超峰;金龙 |
| 地址： | 410073 湖南省长*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的多阶段装备组合规划方法，属于装备发展规划技术领域。该方法首先根据装备发展的需求确定所需输入参数；然后构建组合优化模型，构建组合优化模型时首先构建单阶段多场景的优化模型，再建立多阶段多场景的组合优化模型；然后基于强化学习中的Q‑Learning方法，构建优化求解算法。该求解算法首先采用NSGA算法或MOEA算法求解当前阶段的Pareto解集，然后借助Q‑Learning方法获得最优的组合方案；最后输入参数，并求解得到最终组合方案。本发明的方法能够针对多场景、多阶段的复杂环境，能够快速、高效地得到最优的装备组合规划方案，为决策者提供参考，从而使决策者快速地响应，做出准确的决策。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 阶段 装备 组合 规划 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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