一种用于模型推演到智能推演的转化方法

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摘要

本发明公开了一种用于模型推演到智能推演的转化方法，将模型推演中对抗单元的模型数字化输入、规则行为的数字化输入和对抗单元行为决策数字化输出转化为智能推演中图像模型的输入和输出；将虚拟环境推演中对抗单元的移动过程、编组分队过程在智能推演中进行离散化采样，转化为图模型的序列图像；将虚拟环境推演的损伤评估转化为智能推演中图像模型的各个单元的损伤和整体的损伤评估；将智能推演中图像模型的输入作为深度强化学习的训练测试模型的输入，深度强化学习的训练测试模型输出动作、策略值向量。本发明将单元行为决策输出转化为可用于深度强化学习的输出，以适应深度强化学习的需求，为智能化推演提供依据。

基本信息

专利标题：

一种用于模型推演到智能推演的转化方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113283111A

申请号：

CN202110656539.2

公开（公告）日：

2021-08-20

申请日：

2021-06-11

授权号：

CN113283111B

授权日：

2022-05-27

发明人：

曾向荣钟志伟刘衍张政

申请人：

中国人民解放军国防科技大学

申请人地址：

湖南省长沙市开福区德雅路109号

代理机构：

长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

伍志祥

优先权：

CN202110656539.2

主分类号：

G06F30/20

IPC分类号：

G06F30/20 G06N5/04 G06N3/08 G06N3/04