【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及作战网络分析，尤其涉及一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法。
技术介绍
1、当前复杂战场环境下，作战任务的动态性和多样性对兵力部署与调度提出了更高的要求。在多任务、多节点的协同作战场景中，兵力分配的优化不仅需要考虑资源限制，还需满足任务的优先级、时间窗口和路径可行性等多维度的约束。然而，现有的兵力调度方法多采用静态分配模型，无法适应战场环境的动态变化，例如敌情的随机出现、路径通行性的波动和资源的有限性。此外，传统方法在任务冲突检测、动态路径规划和负载均衡方面缺乏有效机制，容易导致资源浪费或任务失败。
2、例如公开号为cn115641235a的专利申请提供了一种基于作战模体谱聚类的异质作战网络高阶结构的分析方法，包括基于作战网络中的多个装备节点连接组成的子图模式作为作战模体；将作战网络转化为作战模体邻接矩阵；根据作战模体邻接矩阵将相应的作战网络划分为联通片集合；对于联通片集合中的每个联通片，在其作战模体邻接矩阵上进行谱聚类，并将其逐步划分为节点规模不大于设定阈值的集群；汇总联通片中作战模体的所有集群，得到作战模体的功能集群，再汇总所有感兴趣作战模体的功能集群，得到完整的作战网络中不同作战模体的功能集群集合。可以根据感兴趣的不同作战模体发现作战网络中的高阶功能集群。
3、以上专利存在本
技术介绍
提出的问题：在动态战场环境下难以兼顾任务优先级、资源利用率和负载均衡性，缺乏有效的动态反馈机制和实时路径规划能力，导致兵力分配的灵活性和效率不足，为解决以上问题，本申请设计了一种基于体系架构模型的作战
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供了一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，通过将作战体系中的实体抽象为节点，构建包含侦查节点、指挥节点和兵力节点的兵力部署模型；在随机敌情下，基于目标节点的初始属性生成任务需求序列；建立兵力分配优化模型，以任务优先级满足度、资源利用率和负载均衡性为优化目标，结合强化学习技术生成兵力分配方案；并在满足资源、时间和路径可行性约束条件的前提下，规划兵力节点至目标节点的最优路径。所述方法实现了动态战场环境下的任务调度与兵力分配优化，提高了作战响应速度和资源利用效率，适用于多任务协同作战场景。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，所述方法包括：
4、将作战体系中的实体抽象为节点，并基于实体间的交互关系构建兵力部署模型；
5、根据节点侦查到的随机敌情，在所述兵力部署模型中更新目标节点，根据目标节点的初始属性生成任务需求序列；
6、根据任务需求序列和兵力部署模型，建立兵力分配优化模型，根据资源限制和任务优先级，通过兵力分配优化模型生成兵力分配方案；
7、根据所述兵力分配方案，规划兵力从兵力节点至目标节点的最优路径。
8、所述构建兵力部署模型，包括：
9、将作战体系中的实体根据功能划分为侦查节点、指挥节点和兵力节点，根据实体功能为每个节点附加属性值，其中，所述属性值包括位置坐标、任务状态、兵力状态、相应时延和任务优先级；
10、根据节点类型建立交互关系，其中，所述交互关系包括信息流、指令流和资源流；
11、对节点和交互关系附加动态属性，以有向图形式构建兵力部署模型。
12、所述附加动态属性，包括：
13、添加空白任务序列，其中，所述空白任务序列包括任务时间窗口和任务时序依赖，所述任务时间窗口用于为任务和节点附加时间约束，包括任务最早开始时间、最晚完成时间和任务持续时间，所述任务时序依赖用于根据多任务的依赖关系，建立任务之间的优先顺序图；
14、建立任务冲突检测机制，当侦察节点或兵力节点同时被多个任务调用时，通过任务优先级和任务时间窗口调整资源使用顺序；
15、通过侦察节点采集地形变化信息，包括障碍物生成、路径阻断和可通行宽度变化，根据战场地形，建立节点之间的动态路径可行性图。
16、所述生成任务需求序列，包括：
17、通过侦查节点从目标节点获取任务的初始属性，其中，所述初始属性包括目标位置、威胁等级和任务类型；
18、根据所述初始属性计算任务优先级，根据所述任务优先级在任务需求序列中进行排序，根据降序顺序在任务需求序列中更新任务，任务优先级的计算公式为：
19、
20、其中，p表示任务优先级，w表示目标节点的威胁等级，ω1表示威胁等级的权重，ts表示任务最早开始时间，te表示任务最晚完成时间，tc表示当前时间，ω2表示时间约束的权重，d表示兵力节点与目标节点之间的平均距离，f表示兵力节点与目标节点之间的路径可达性均值，ω3表示路径约束的权重，rd表示目标节点资源需求与当前剩余资源的差值，ω4表示资源匹配度的权重。
21、所述兵力分配优化模型的优化目标包括任务优先级满足度、资源利用率和兵力节点负载均衡。
22、所述兵力分配优化模型的约束条件包括：
23、每个任务的资源需求小于或等于兵力节点的资源总容量；
24、每个兵力节点的资源分配总量小于或等于其可用容量；
25、每个任务的资源分配在其任务时间窗口内完成；
26、兵力节点与目标节点之间的资源传递路径满足路径可行性要求。
27、所述通过兵力分配优化模型生成兵力分配方案，包括：
28、输入任务需求序列和兵力部署模型，生成任务-节点状态图，所述任务-节点状态图的顶点表示任务节点和兵力节点，边表示任务节点和兵力节点之间的资源分配可能性，边权重由任务优先级、路径距离、通行概率和资源匹配度决定；
29、创建强化学习智能体，并初始化所述强化学习智能体的状态空间、动作空间和奖励函数，将所述任务-节点状态图作为所述强化学习智能体的输入参数，输出兵力分配方案。
30、所述奖励函数的计算公式为：
31、
32、其中，z表示奖励值，i表示任务需求序列中的单个任务，n表示任务需求序列的任务总数量，m表示任务i分配的兵力节点总数量，j表示任务i分配的单个兵力节点，表示优先级满足度的权重，表示资源利用率的权重，表示负载均衡性的权重，pi表示任务i的任务优先级，η表示资源分配对任务优先级的增益系数，ri,j表示兵力节点j对任务i的资源需求满足度，uj表示兵力节点j的已分配资源量，uj表示兵力节点j的资源总容量，λj表示兵力节点j的负载标准差，u表示兵力分配方案中所有节点分配资源的平均值。
33、所述强化学习智能体，包括：
34、根据所述状态空间，计算任务节点与兵力节点之间的分配概率，通过随机策略对所述分配概率进行重组，生成初始方案；
35、在动作空间中对所述初始方案进行约束条件检验，判断是否满足约束条件，如果不满足则在状态空间中重新生成初始本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，其特征在于，所述构建兵力部署模型，包括：
3.根据权利要求2所述一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，其特征在于，所述附加动态属性，包括：
4.根据权利要求3所述一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，其特征在于，所述生成任务需求序列，包括：
5.根据权利要求4所述一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，其特征在于，所述兵力分配优化模型的优化目标包括任务优先级满足度、资源利用率和兵力节点负载均衡。
6.根据权利要求4所述一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，其特征在于，所述兵力分配优化模型的约束条件包括：
7.根据权利要求6所述一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，其特征在于，所述通过兵力分配优化模型生成兵力分配方案，包括：
8.根据权利要求7所述一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，其特征在于，所述奖励函数的计算公式为：p>
9.根据权利要求8所述一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，其特征在于，所述强化学习智能体，包括：
10.根据权利要求1所述一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，其特征在于，所述最优路径，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，其特征在于，所述构建兵力部署模型，包括：
3.根据权利要求2所述一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，其特征在于，所述附加动态属性，包括：
4.根据权利要求3所述一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，其特征在于，所述生成任务需求序列，包括：
5.根据权利要求4所述一种基于体系架构模型的作战兵力快速重组方法，其特征在于，所述兵力分配优化模型的优化目标包括任务优先级满足度、资源利用率和兵力节点负载均衡。
...【专利技术属性】
技术研发人员：姜海波，周燕妮，
申请(专利权)人：上海烜翊科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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