基于深度强化学习的多域作战动态推演系统

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基于深度强化学习的多域作战动态推演系统
申请号:CN202511045616
申请日期:2025-07-29
公开号:CN120930487A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度强化学习的多域作战动态推演系统,涉及军事自动化技术领域,包括环境感知‑对抗博弈‑涌现挖掘三层嵌套式动态架构,三层嵌套式动态架构中部署双向反馈机制、交叉激活机制和自适应调节节点,三层嵌套式动态架构包括动态自适应对抗网络、混沌数据编织器和涌现捕捉与进化引导器;本发明中,通过三层嵌套架构与核心模块设计,实现多域信息实时交互与跨层级协同,提升多域联动模拟精度;借助异构子网双模式交互及混合学习机制,增强智能体决策灵活性;利用增量拓扑分析与知识图谱,高效处理动态数据并挖掘深层关联;通过对抗扰动与传播模拟,捕捉混沌边缘涌现现象,最终通过多模块协同缩小推演与实战偏差。
技术关键词
深度强化学习 推演系统 动态 生成对抗网络 引导器 拓扑分析方法 信息实时交互 编织器 嵌套 时序关联分析 数据 权重分配机制 滑动窗口算法 涌现现象 多指标 实时监测系统 任务调度器 异构 双模式