【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及决策智能与人工智能应用领域，尤其涉及一种基于aos(agent-objective-scene)框架的指挥决策深度q网络智能体模型系统及方法。
技术介绍
1、本部分提供的仅仅是与本公开相关的背景信息,其并不必然是现有技术。
2、随着人工智能和大数据技术的快速发展，指挥决策领域对智能化和实时响应的需求日益增长。当前，主流的决策支持系统通常基于传统的规则模型和统计分析方法，这些方法在结构化数据处理上具有良好性能。然而，在复杂多变的军事场景下，传统系统难以满足对动态数据的实时处理和自适应决策需求。
3、为了提升决策效率，强化学习逐渐被引入智能决策中。dqn(deep q-network)等深度强化学习算法通过神经网络对大规模数据进行自适应学习和策略生成，适用于复杂环境下的智能体决策。然而，在军事指挥场景中，单纯的算法模型无法有效整合多源异构数据，无法在多目标环境中提供高效且可靠的认知决策支持。针对这些需求，aos(agent-objective-scene)框架被提出，用以构建指挥智能体模型，并在情境推理...
【技术保护点】
1.一种基于AOS框架的指挥决策深度Q网络智能体模型系统，其特征在于，所述系统包括AOS框架层、上层以及下层，所述AOS框架层将上层和下层隔离，所述上层包括认知决策层和用户接口层，所述下层包括信息处理层和数据访问层，其中：
2.根据权利要求1所述的基于AOS框架的指挥决策深度Q网络智能体模型系统，其特征在于，所述AOS框架层包括知识图谱模块和决策模型模块两部分，
3.根据权利要求1所述的基于AOS框架的指挥决策深度Q网络智能体模型系统，其特征在于，信息处理层数据处理包括采集和融合，所述数据包括地理信息、威胁情报、资源信息和任务指令。
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