[發(fā)明專(zhuān)利]量子大馬哈魚(yú)洄游機(jī)制演化博弈的水下無(wú)人集群任務(wù)分配方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110358000.9
• 申請(qǐng)日: 2021-04-01
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113095465B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-10-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高洪元;劉廷暉;趙海軍;李慧爽;謝婉婷;馬靜雅;白浩川;張志偉;武文道
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 哈爾濱工程大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06N3/006
• 分類(lèi)號(hào): G06N3/006;G06N10/00
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.量子大馬哈魚(yú)洄游機(jī)制演化博弈的水下無(wú)人集群任務(wù)分配方法，其特征在于：步驟如下：

步驟一：建立水下無(wú)人集群任務(wù)分配模型；

步驟二：初始化量子熊群和人群位置；

步驟三：根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算量子熊群和人群的大馬哈魚(yú)密度；

步驟四：對(duì)量子熊群及人群的量子旋轉(zhuǎn)角和位置進(jìn)行更新；

步驟五：形成混合策略；

步驟六：判斷是否到達(dá)最大迭代次數(shù)，如達(dá)到則終止迭代；如未達(dá)到，則令t＝t+1，并返回步驟三繼續(xù)執(zhí)行；

步驟七：輸出所得最終混合策略G、G′、它們最大值所對(duì)應(yīng)的策略即為收益期望最大的策略。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的量子大馬哈魚(yú)洄游機(jī)制演化博弈的水下無(wú)人集群任務(wù)分配方法，其特征在于：步驟一具體為：水下無(wú)人集群任務(wù)分配模型為：

S＝[U,g,g′,i,i′]

其中：S表示水下無(wú)人集群任務(wù)分配事件，U表示參與水下無(wú)人集群任務(wù)分配事件的局中人，即U＝[紅方,藍(lán)方],g表示紅方的策略集合，即g＝[g₁,g₂,…,g_m],m表示紅方的策略總數(shù)，紅方第o個(gè)策略g_o表示紅方將o艘攻擊潛器用于攻擊藍(lán)方的攻擊型水下無(wú)人潛器，o＝1,2,3,…,m；g′表示藍(lán)方的策略集合，即g′＝[g′₁,g′₂,…,g′_M]，M表示藍(lán)方的策略總數(shù)，藍(lán)方第j個(gè)策略g′_j表示藍(lán)方將j艘攻擊潛器用于攻擊紅方的攻擊型水下無(wú)人潛器，j＝1,2,…,M，i和i′分別表示紅方和藍(lán)方的收益集合，其中i＝[i₁₁,i₁₂,…,i_mM],i_oj表示在紅方使用策略g_o,藍(lán)方使用策略g′_j時(shí)，紅方的收益；i′＝[i′₁₁,i′₁₂,…,i′_mM]，i′_oj表示在紅方使用策略g_o,藍(lán)方使用策略g′_j時(shí)，藍(lán)方的收益；紅方收益使用損失比來(lái)表示，即紅方收益為紅方擊毀藍(lán)方攻擊潛器和干擾潛器帶來(lái)的收益，與紅方的攻擊潛器和干擾潛器被藍(lán)方擊毀帶來(lái)的損失的比值，則：

其中：p₀為攻擊潛器被擊毀的概率，w表示海底暗流對(duì)命中率的影響，為0到1間的數(shù)，k為干擾潛器對(duì)敵方攻擊的干擾指數(shù)，a為攻擊潛器被擊毀來(lái)帶的收益，p₁為干擾潛器被擊毀的概率，b為干擾潛器被擊毀帶來(lái)的收益；藍(lán)方收益也使用損失比表示，藍(lán)方的損失比為紅方損失比的倒數(shù)，即紅方的收益矩陣藍(lán)方的收益矩陣任務(wù)分配過(guò)程中，對(duì)于紅方策略合集g＝[g₁,g₂,…,g_m]，有混合策略G＝[G₁,G₂,…,G_m]，即紅方選擇策略g_o的概率為G_o,且混合策略G滿足G_o≥0,對(duì)于藍(lán)方策略合集g′＝[g′₁,g′₂,…,g′_M]，有混合策略G′＝[G′₁,G′₂,…,G′_M]，即藍(lán)方選擇策略g′_j的概率為G′_j，且混合策略G′滿足G′_j≥0，紅方目標(biāo)函數(shù)為i_oj,藍(lán)方目標(biāo)函數(shù)為i′_oj，紅藍(lán)雙方優(yōu)化目標(biāo)都為使己方的目標(biāo)函數(shù)最大。