[发明专利]一种自我策略迭代吸收的GFT智能决策模型自搏训练方法有效
| 申请号： | 201710851136.7 | 申请日： | 2017-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN107730004B | 公开（公告）日： | 2021-12-28 |
| 发明（设计）人： | 孙智孝;费思邈;管聪;姚宗信;杨芳;朴海音;杜冲;葛俊 | 申请（专利权）人： | 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 |
| 主分类号： | G06N3/12 | 分类号： | G06N3/12;G06N7/02 |
| 代理公司： | 北京航信高科知识产权代理事务所(普通合伙) 11526 | 代理人： | 高原 |
| 地址： | 110035 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 自我 策略 吸收 gft 智能 决策 模型 训练 方法 | ||
1.一种自我策略迭代吸收的GFT智能决策模型自搏训练方法，用于无人战斗机的飞行控制和战术决策，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：建立若干个模拟对抗环境，对抗的博弈环境为零和博弈，每个模拟对抗环境中都有两个被不同参数的GFT算法操纵的无人战斗机模型进行策略对抗，在每个模拟对抗环境中挑选出获胜无人战斗机模型对应的GFT算法模型，复制、交叉、变异后进入下一代的策略对抗，从第N代开始，对前N代的GFT算法模型的策略对抗能力进行排序；
步骤二：挑选出最好的n个GFT算法模型，进行组合：
comGFT＝lamda1GFT1+lamda2GFT2+…+lamdanGFTn
lamda1+lamda2+…+lamdan＝1，n个权值的总和为1，comGFT为第N代的组合GFT；
步骤三：选用启发式优化方法，在策略对抗中对n个总和为1的GFT的权值进行优化，得到优化后的n个权值；
步骤四：对n个权值进行排序，删除其中权值较小的m个GFT，mn；
步骤五：从自搏训练的第N+k代生成的GFT算法模型中选出能力排名靠前的m个GFT，补充到comGFT中，形成新的comGFT，作为操纵无人战斗机模型的算法模型。
2.根据权利要求1所述的自我策略迭代吸收的GFT智能决策模型自搏训练方法，其特征在于，所述步骤一中按适应度值对各版本GFT进行排序。
3.根据权利要求1所述的自我策略迭代吸收的GFT智能决策模型自搏训练方法，其特征在于，所述步骤三中的启发式优化方法为遗传算法GA，优化形成GGFT模型，并对该模型进行选择、交叉、变异、重组，形成GGFT模型在自搏迭代中的能力提升。
4.根据权利要求1所述的自我策略迭代吸收的GFT智能决策模型自搏训练方法，其特征在于，所述步骤五中挑选出的能力排名靠前的m个GFT与第N代选出的GFT不重复，并且有变异基因的优先挑选。
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