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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种基于图神经网络及深度强化学习的杀伤网构建方法。本发明结合了复杂网络理论、组合优化理论、图神经网络及深度强化学习技术，能够充分利用装备节点的属性信息和装备之间的关系，找到最优的装备组合方案，构建一个高效的杀伤网。本发明提出的杀伤网构建方法可以通过“离线学习，在线决策”的运行模式，为杀伤网的构建提供高效、可靠的求解技术，实现规划能力从小时级、分钟级决策向秒级决策的提升，为上层作战任务规划系统建设提供强有力的支撑。
主权项：1.一种基于图神经网络及深度强化学习的杀伤网构建方法，其特征在于，所述方法综合了复杂网络理论、组合优化理论、图神经网络及深度强化学习技术，构建杀伤网的多层网络模型，通过图神经网络模型提取节点特征，利用深度强化学习实现模型训练，以求解出最优装备组合，构建高效的杀伤网，所述构建方法的具体步骤包括：步骤S1：构建包含我方武器装备和敌方目标的多层网络模型；步骤S2：计算杀伤网的冗余性评估指标；步骤S3：设置强化学习过程中的状态、动作及奖励函数；步骤S4：构建图神经网络模型；步骤S5：对模型进行训练，通过训练好的模型进行武器装备组合的实时优化，构建高效的杀伤网。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于图神经网络及深度强化学习的杀伤网构建方法
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