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申请/专利权人：东南大学;北京京航计算通讯研究所
摘要：本发明提供了一种针对无人机群中辅助任务不确定到达时间特性的任务目标分配方法，以解决大规模混杂智能无人机群体面对周期性到达的辅助任务决策时的局部最优性问题。在高动态博弈场景中，智能无人机群体需要执行的任务分为主要任务与辅助任务，辅助任务完成可以对主要任务起辅助作用，降低其执行时间。面对实际对抗环境中辅助任务的到达时间与影响范围不确定的情况，提出以下方法。首先，该方法构建任务之间的注意力模型为任务计算特征向量；其次，任务的到达时间等属性结合构建智能体和任务之间的注意力模型；最后，使用分层强化学习的方法对任务进行分配处理。本方法加快了任务整体的完成时间，提高了系统的存活率。
主权项：1.一种针对无人机群中辅助任务不确定到达时间特性的任务目标分配方法，其特征是，无人机群在高动态博弈场景中需要执行的任务分为主要任务与辅助任务，辅助任务完成能对主要任务起辅助作用，降低其执行时间，具体步骤如下：首先构建任务之间的注意力模型，考虑辅助任务对其它任务的影响以及任务的到达时间特性，为每一个任务计算出一个新的特征向量；其次构建智能体和任务之间的注意力模型，为每个智能体计算出它对于每个任务的注意力分数，并使用任务的到达时间属性修正注意力分数，选出其中分数较高的任务作为当前智能体分配优先级较高的任务；最后使用分层强化学习的方法对任务进行分配处理。
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百度查询： 东南大学 北京京航计算通讯研究所 针对无人机群中辅助任务不确定到达时间特性的任务目标分配方法
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