【技术实现步骤摘要】
本申请涉及群体智能，特别涉及一种基于图论的城市多车对抗场景建模方法及装置。
技术介绍
1、多智能体协同及对抗是群体智能领域中的关键技术，具有重要的现实需求，如智能交通中多车协同编队、无人特种车辆的协同作业、机器人足球的对抗比赛等。随着无人分队规模的增大，由人类完成所有智能装备的目标分配和路径规划变得越来越困难，如何自动进行目标分配和路径规划以完成协同对抗任务成为亟待解决的重要问题，为解决这一问题，如何对该实际问题进行合理的建模成为首要问题。
2、城市场景分队级的协同对抗任务主要包括全局规划和局部规划两个层次。目前，局部规划层次的现有技术可将局部规划问题建模为基于遗传算法的目标分配问题；但对全局规划层次，尤其是城市场景下大规模目标分配以及全局路径规划问题建模方法的研究仍然较少。在现有技术中，类似的问题往往被建模为武器目标分配问题(wta，weapon targetassignment)或多车调度问题。武器目标分配问题主要考虑我方资源和对方目标的匹配问题，将问题建模为一个整数规划问题进行描述；而多车调度问题包括货物配送问题等，主...
【技术保护点】
1.一种基于图论的城市多车对抗场景建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述收益要素和所述代价要素，构建所述目标对抗场景的数学模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数学模型，对所述道路环境信息和所述节点信息进行建模，生成所述目标对抗场景的图论模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述方向特性信息、所述收益特性信息、所述状态信息和预设分层策略优化所述图论模型，以构建所述目标对抗场景的图论优化模型，包括：
5.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种基于图论的城市多车对抗场景建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述收益要素和所述代价要素，构建所述目标对抗场景的数学模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数学模型，对所述道路环境信息和所述节点信息进行建模，生成所述目标对抗场景的图论模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述方向特性信息、所述收益特性信息、所述状态信息和预设分层策略优化所述图论模型，以构建所述目标对抗场景的图论优化模型，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标对抗场景的数学模型的表达式为：
6.一种基于图论的城市多车对抗场景建模装置，其特征在于，包括：<...
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