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深度强化学习驱动的装备体系参数优化方法
编号：78
访问权限：仅限参会人
更新：2025-07-29 14:24:14
浏览：227次
口头报告
报告开始：2025年08月03日 16:00（Asia/Shanghai）
报告时间：20min
所在会场：[O] 开幕式/大会报告 [P1] 分论坛一、智能增强的体系工程
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摘要
装备体系参数优化是提升作战效能与降低成本的关键。现有方法在建立体系参数与作战效能映射关系时，通常使用固定的规则式策略，无法充分挖掘体系参数效能潜力，造成效能评估偏差与资源浪费。为此，本文提出一种深度强化学习驱动的装备体系参数优化方法，通过显式地将体系参数信息嵌入智能体网络，使作战策略能够动态适配不同参数配置。该方法结合实验设计、代理模型构建与多目标优化技术，实现参数与策略的协同优化。以无人机反舰作战为例的实验表明，所提方法在相同成本条件下可提升作战效能2.6%，或在相同效能要求下降低成本2.1%，有效验证了该方法的有效性。
关键词
深度强化学习；装备体系参数优化；代理模型；D3QN
报告人
王淼
专职科研 上海交通大学稿件作者
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重要日期
-
会议日期
08月02日
2025
至08月04日
2025
-
07月07日 2025
初稿截稿日期
-
08月10日 2025
注册截止日期
主办单位
国防科技大学系统工程学院
联系方式
- 唐帅文
- ta******@aconf.org
- 186********
- 073*********
- 魏婉莹
- we******@aconf.org
- 151********
- 073*********
历届会议
-
2024年08月02日 中国 昆明市
第六届体系工程学术会议 -
2023年08月03日 中国 西宁市
第五届体系工程学术会议 -
2022年08月05日 中国 厦门市
第四届体系工程学术会议 -
2021年04月16日 中国 珠海市
第三届体系工程学术会议-复杂系统与体系工程管理
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