[发明专利]一种基于强化学习的打击序列智能规划方法有效
| 申请号： | 202310676576.9 | 申请日： | 2023-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN116485039B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 许馨月;王才红;刘庆国;杜林峰;朱颖;吕乃冰;赵若帆;贾思雨 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军96901部队 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q50/26;G06N3/045;G06N3/092 |
| 代理公司： | 北京众元弘策知识产权代理事务所(普通合伙) 11462 | 代理人： | 白元群 |
| 地址： | 100094 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于强化学习的打击序列智能规划方法，包括以下步骤：S1、建立大规模交战序列规划问题的PPO强化学习网络模型；S2、根据建立的所述网络模型进行模型训练，生成大规模交战序列规划问题的PPO强化学习网络模型结果；S3、应用得到的训练结果求解大规模交战序列规划问题，并根据应用场景变化进行大规模交战序列规划问题PPO强化学习网络的优化，完成所述PPO强化学习网络模型的自学习与在线升级。本发明的基于强化学习的打击序列智能规划方法，通过设计大规模交战序列规划问题强化学习求解环境的状态、动作和奖励，实现了大规模交战序列规划问题的快速、高效、自动求解。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 打击 序列 智能 规划 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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