基于改进AGD-分布式多智能体系统的目标优化分配模型

TP391.9; 由于现代化战场环境动态多变、作战实时性高,针对当前防空作战中武器目标分配(weapon target assignment,WTA)约束多且复杂、传统建模无法真实反映战争过程、模型可信度不高等问题,提出一种在分布式约束优化问题(distributed constraint optimization problem,DCOP)背景下,基于多智能体系统(multi-Agent system,MAS)理论的武器目标优化分配模型,并利用改进的加速梯度下降(accelerated gradient descent,AGD)算法进行求解.通过实验证明了该算法具有良好的收敛性和低复杂度,能...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in系统工程与电子技术 Vol. 42; no. 4; pp. 863 - 870
Main Authors 刘家义, 王刚, 张杰, 王闯, 宋喜团
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051 01.04.2020
空军工程大学研究生院,陕西西安710051%空军工程大学防空反导学院,陕西西安,710051%中国人民解放军93453部队,山西朔州,038300
Subjects
分布式约束优化问题
武器目标分配
加速梯度下降
多智能体系统
Online AccessGet full text
ISSN1001-506X
DOI10.3969/j.issn.1001-506X.2020.04.17

Cover

More Information
Summary:TP391.9; 由于现代化战场环境动态多变、作战实时性高,针对当前防空作战中武器目标分配(weapon target assignment,WTA)约束多且复杂、传统建模无法真实反映战争过程、模型可信度不高等问题,提出一种在分布式约束优化问题(distributed constraint optimization problem,DCOP)背景下,基于多智能体系统(multi-Agent system,MAS)理论的武器目标优化分配模型,并利用改进的加速梯度下降(accelerated gradient descent,AGD)算法进行求解.通过实验证明了该算法具有良好的收敛性和低复杂度,能够适应现代化防空作战的需求,满足大规模寻优问题的需求,高效解决多智能体目标优化分配问题.
ISSN:1001-506X
DOI:10.3969/j.issn.1001-506X.2020.04.17