摘要：武器目标分配问题是多无人机超视距空战中的关键决策问题之一。本文考虑超视距空战的强对抗、不确定等特点给武器目标分配问题带来的新挑战,基于纳什均衡博弈思想,将超视距空战中的多无人机武器目标分配问题建模为双矩阵博弈模型,其中,基于证据理论设计多级信息融合方法计算多个无人机对抗多个目标时的总攻击有效性。在此基础上,基于纳什均衡中策略被选择的概率与遗憾值之间的关系以及超视距空战需求,将双矩阵博弈模型转换为混合整数规划模型进行求解,并通过典型案例、数值实验、仿真实验对本文方法的计算过程和有效性进行分析。结果表明,本文方法能够有效给出超视距空战中的多无人机武器目标分配方案。

摘要：一、NFT简介所谓NFT(Non-Fungible Token)即非同质化通证,国内又称“数字藏品”,可以将各类数字资产一一映射为存储于区块链记账系统的数据,记录相关交易信息与权利归属信息,形成可溯源、不可篡改的通证。NFT一方面作为数字化权益证明,有效保障了数字资产的唯一性与真实性;另一方面基于智能合约,可使原创作者在数字艺术品的每次流转中均获得一定的版税收益,有益于激发创作者动力。二、NFT对数字艺术品拍卖的意义在区块链产生之前,数字艺术品可通过互联网实现近乎零成本的复制与传输,盗版作品与原作品基本没有任何差异,数字艺术品的价值难以得到保障,无法成为拍卖市场的标的物。

摘要：目标重分配问题是多无人机协同空战中亟需解决的关键问题之一。考虑到空战中的不确定性、实时性等特点,建立了多无人机协同空战目标重分配问题的数学模型,结合强化学习核心概念,提出了基于Actor-Critic算法的多无人机协同空战目标重分配框架,构建了基于目标重分配的马尔科夫决策过程、Actor网络结构和Critic网络结构。针对强化学习算法中存在的奖励稀疏问题,设计了局部回报和全局汇报相结合的双层回报函数。在基于VR-Forces仿真平台中验证了该方法的有效性。实验结果表明,提出的多无人机协同空战目标重分配方法能够有效地提升空战对抗的胜率。

摘要：面向多无人机协同空战任务规划方法性能验证的需求,开发了一种基于VR-Forces仿真引擎的多无人机协同空战任务规划仿真系统,对该仿真系统的总体架构、红方子系统、蓝方子系统、白方子系统和强化学习算法训练子系统进行了设计。对算法库、强化学习算法训练和人机交互等关键技术提出了针对性的解决方案,提升了该仿真系统的稳定性、可扩展性和功能性。利用该仿真系统对多无人机协同空战目标分配、重决策算法等典型任务规划方法进行了测试和仿真实验。结果表明,所开发的仿真系统可以很好地支持多无人机协同空战任务规划方法的测试和验证。