摘要
针对中大规模武器-目标分配(WTA)决策空间复杂度高、求解效率低的问题,该文提出一种基于多属性决策和深度Q网络(DQN)的WTA优化方法。建立基于层次分析法(AHP)的导弹威胁评估模型,引入熵值法表征目标属性差异,提升威胁评估客观性。根据最大毁伤概率准则,建立基于DQN的WTA分段决策模型,引入经验池均匀采样策略,确保各类目标分配经验的等概率抽取;设计综合局部和全局收益的奖励函数,兼顾DQN火力分配模型的训练效率和决策准确性。仿真结果表明,相较于传统启发式方法,该方法具备在线快速求解大规模WTA问题的优势,且对于WTA场景要素变化具有较好的鲁棒性。
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单位中国运载火箭技术研究院; 杭州电子科技大学; 自动化学院