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摘要
在当前战场环境反馈输入所占比重日益增大的情况下,提出利用无监督学习中的AGNES层次聚类算法对传统多源智能体联盟理论框架进行改进。综合考虑环境和传感器不同个体效能中的复杂性与模糊性因素,对联盟的多智能体模型进行描述以及多智能体交叉提示下动态联盟探测系统具体提示步骤进行设计,针对性改进无监督学习AGNES聚类算法结合目标探测信息的认知度一致性函数,使系统直接从变化的环境中建立动态模型,从而在达到联盟优化任务的长期收益累计的同时对目前的短期收益做出更有利的决策。仿真表明,相对于群智能算法等传统整体调动策略,改进算法是更加符合实际需求的智能化方法。
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单位空军工程大学防空反导学院
