公开(公告)号：CN107832850A

公开(公告)日：2018-03-23

申请号：CN201711027337.1

申请日：2017-10-27

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 胡笑旋 ,  马滢滢 ,  罗贺 ,  马华伟 ,  雷星 ,  朱默宁 ,  夏维 ,  靳鹏

IPC: G06N5/04 ,  G05D1/00 ,  G05D1/10

CPC classification number: G06N5/042 ,  G05D1/0088 ,  G05D1/101

Abstract: 本发明提供了一种对抗环境下无人机占位决策的矩阵博弈方法及装置。该方法包括：分别获取红方无人机和蓝方无人机在第k次占位决策的状态信息及对应的初始状态向量；对双方在第k+1次占位决策的策略空间离散化处理，生成双方在第k+1次占位决策的策略集合；计算双方策略集合中任意一对策略对应的支付值生成双方在第k+1次占位决策的博弈矩阵；计算双方在第k+1次占位决策的最优方案；计算双方的有效攻击范围；若进入有效攻击范围，则结束本次占位决策过程；否则，将第k+1次占位决策的策略方案作为下一次占位决策的初始状态值，进入下一次占位决策。本发明可以快速得到无人机双方在对抗过程中同一时刻的最优机动动作，提高占位决策的精确度及适应程度。

公开(公告)号：CN112612300B

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202011356296.2

申请日：2020-11-27

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 罗贺 ,  蒋儒浩 ,  王国强 ,  马滢滢 ,  陈宇轩 ,  朱默宁 ,  胡笑旋 ,  靳鹏 ,  马华伟 ,  夏维 ,  唐奕城

IPC: G05D1/12

Abstract: 本发明提供了一种多平台智能决策的多目标博弈方法及装置，涉及战术决策技术领域。根据对抗双方的战术偏好，构建多个优化目标，并将各个优化目标表征为多个子优化目标，并设计各个子优化目标的支付函数，进而构建对抗双方的高维矩阵，最后通过混合策略纳什均衡求解算法，获得最终的战术决策。提供更加有效和全面的信息，避免了线性加权聚合为单一维度的信息导致的信息缺失的问题，进而提高决策的准确度。把目标分配方案融入到战术决策中，实现战术决策和目标分配的组合优化，实现最优配合。同时考虑平台性能优势和态势优势，把两种优势转换为不同的目标，为战术决策提供更细粒度的评价标准，评价更加全面。

公开(公告)号：CN115860196A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211460637.X

申请日：2022-11-17

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 罗贺 ,  陈盈盈 ,  马滢滢 ,  王博 ,  吕沙沙 ,  黎清顾 ,  蔡智明 ,  余本功 ,  程八一 ,  毛心瑜

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明提供一种跨地域多主体制造任务分配的多目标鲁棒优化方法，涉及跨地域多主体制造任务分配技术领域。本发明根据跨地域多主体制造资源和制造任务，考虑海运资源，构建面向跨地域多主体制造任务分配模型；针对海运时间的不确定性，设计2范数球式不确定集合，构建了跨地域多主体制造任务分配的多目标鲁棒二乘模型，同时优化制造任务的总交付时间偏差与总交付成本双目标。该多目标鲁棒二乘模型考虑了船务公司提前发布的船期表和海运时间不确定的现实情况；此外，将该多目标鲁棒二乘模型转化为一个易于求解的等价二阶锥模型，并设计带初始种群生成规则和染色体约束校验机制的两阶段混合启发式算法求解，对制造任务给出了合理可行的资源分配方案。

公开(公告)号：CN110412999B

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN201910534670.4

申请日：2019-06-20

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 罗贺 ,  雷星 ,  胡笑旋 ,  王国强 ,  马滢滢 ,  张鹏 ,  王菊 ,  夏维 ,  靳鹏 ,  马华伟

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明提供一种对抗环境下多无人机任务分配的博弈智能决策方法及系统，本发明根据监测方的第一监测策略与攻击方的攻击策略中相同的监测区域，确定监测方的多个第二监测策略；之后基于包括一个第一监测策略和一个攻击策略的策略对的未被发现概率，从攻击策略中筛选目标攻击策略，最后基于第二监测策略、目标攻击策略和监测发现概率，从第二监测策略中筛选目标监测策略对攻击方进行监测。上述技术方案利用斯坦克尔伯格博弈模型求解，解决无法在攻击方能够观测已实施的巡逻策略的前提下，制定有效的巡逻策略来以最大的概率发现攻击方的技术问题，同时通过对监测方的监测策略进行处理，对攻击方的策略进行筛选降低了计算量，提高了计算效率。

公开(公告)号：CN115328189A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210782058.0

申请日：2022-07-04

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 罗贺 ,  王浩丞 ,  王国强 ,  马滢滢 ,  胡笑旋 ,  蒋儒浩 ,  陈宇轩 ,  王菲菲 ,  台建玮 ,  马华伟 ,  夏维 ,  唐奕城 ,  靳鹏

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明提供一种多无人机协同博弈决策方法和系统。通过生成多无人机的零和矩阵博弈模型，包括博弈双方信息、博弈策略集合和收益矩阵；博弈策略集合包括攻击方编队的第一策略集合和防御方编队的第二策略集合。基于第一策略集合和第二策略集合获取严格博弈矩阵，并根据严格博弈矩阵获取初始混合策略纳什均衡。通过确定使攻击方编队和防御方编队的收益值最大的策略，获取到目标混合策略纳什均衡，从而获取最佳第一策略，并控制攻击方编队执行最佳第一策略。通过零和矩阵博弈模型获取混合策略纳什均衡，并利用收益矩阵确定出最佳策略，从而提高了获取多无人机的博弈决策的效率。

公开(公告)号：CN110609548B

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN201910778243.0

申请日：2019-08-22

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 罗贺 ,  李晓多 ,  王国强 ,  胡笑旋 ,  马滢滢 ,  靳鹏 ,  马华伟 ,  夏维

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明提供一种多无人平台协同队形保持的快速优化方法和装置，涉及人工智能领域。包括以下步骤：基于无人平台编队需要组成的二维队形获取无人平台编队的通信网络；基于所述通信网络获取加权有向图；基于所述加权有向图获取第一有向图；将所述加权有向图中的弧从所述第一有向图中删除，得到第二有向图；获取所述第二有向图的最小树形图，将所述最小树形图中的弧及其反向弧从所述第二有向图中删除，得到第三有向图；合并所述加权有向图和所述最小树形图，得到第四有向图；基于所述第三有向图和所述第四有向图获取二维最优持久图。本发明中无人平台编队的工作效率较高。

公开(公告)号：CN110411278B

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN201910534760.3

申请日：2019-06-20

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 胡笑旋 ,  雷星 ,  罗贺 ,  王国强 ,  马滢滢 ,  王菊 ,  李晓多 ,  夏维 ,  靳鹏 ,  马华伟

IPC: F41H11/00 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明提供一种部署多无人机的纳什均衡博弈智能决策方法及系统。其中，首先确定监测方的多个第一监测策略和攻击方的多个攻击策略，之后根据执行每个第一监测策略的概率，确定多个第二监测策略；之后基于包括一个第一监测策略和一个攻击策略的策略对的未被发现概率，以及第二监测策略，从攻击策略中筛选目标攻击策略，最后基于多个第二监测策略、多个目标攻击策略和监测发现概率，从第二监测策略中筛选目标监测策略对攻击方进行监测。上述技术方案利用斯坦克尔伯格博弈模型，能够在攻击方观测已实施的无人机部署方案的前提下，制定有效的无人机部署方案来以最大的概率发现攻击方，同时能够解决攻击方的攻击策略数量随时间和空间快速增长的问题。

公开(公告)号：CN113128021A

公开(公告)日：2021-07-16

申请号：CN202110269461.9

申请日：2021-03-12

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 王国强 ,  陈宇轩 ,  罗贺 ,  蒋儒浩 ,  马滢滢 ,  胡笑旋 ,  夏维 ,  唐奕城 ,  靳鹏 ,  马华伟 ,  王浩丞

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/18 ,  G06F111/02

Abstract: 本发明提供一种多无人平台协同对抗的实时重决策方法和系统，涉及无人平台领域，包括：实时获取多无人平台协同对抗时的无人平台状态数据；计算无人平台状态数据的奖励回报；基于预先构建的Actor网络对无人平台状态数据进行处理，得到当前回合的多无人平台重决策方案；基于预先构建的Critic网络对无人平台状态数据进行处理，得到重决策价值函数；基于奖励回报和重决策价值函数计算TD误差；基于TD误差更新Actor网络和Critic网络；多无人平台执行多无人平台重决策方案，得到多无人平台协同对抗数据，并作为下一回合的无人平台状态数据。本发明可以得到最适应当前环境下的无人平台重决策方案。

公开(公告)号：CN110411278A

公开(公告)日：2019-11-05

申请号：CN201910534760.3

申请日：2019-06-20

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 胡笑旋 ,  雷星 ,  罗贺 ,  王国强 ,  马滢滢 ,  王菊 ,  李晓多 ,  夏维 ,  靳鹏 ,  马华伟

IPC: F41H11/00 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明提供一种部署多无人机的纳什均衡博弈智能决策方法及系统。其中，首先确定监测方的多个第一监测策略和攻击方的多个攻击策略，之后根据执行每个第一监测策略的概率，确定多个第二监测策略；之后基于包括一个第一监测策略和一个攻击策略的策略对的未被发现概率，以及第二监测策略，从攻击策略中筛选目标攻击策略，最后基于多个第二监测策略、多个目标攻击策略和监测发现概率，从第二监测策略中筛选目标监测策略对攻击方进行监测。上述技术方案利用斯坦克尔伯格博弈模型，能够在攻击方观测已实施的无人机部署方案的前提下，制定有效的无人机部署方案来以最大的概率发现攻击方，同时能够解决攻击方的攻击策略数量随时间和空间快速增长的问题。

公开(公告)号：CN119225402A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411338314.2

申请日：2024-09-25

Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心 ,  合肥工业大学

Inventor： 罗贺 ,  王菲菲 ,  兰斌 ,  马滢滢 ,  王国强 ,  闫刚 ,  焦桂芬 ,  陈宇轩 ,  邵永正

IPC: G05D1/46 ,  G05D1/695 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明提供一种多无人机目标分配的攻防策略博弈方法和系统。获取第一无人机编队和第二无人机编队的多无人机编队信息，以根据无人机信息生成多个无人机的策略对，并根据策略对生成多无人机编队的策略组集合，策略对可以包括当前无人机、攻防策略和策略目标；攻防策略包括攻击策略、规避策略和干扰策略。通过计算各无人机在不同攻防策略下的概率分布，从而构建收益矩阵，进一步生成零和博弈矩阵模型。基于该零和博弈矩阵模型，求解多无人机目标分配的攻防策略博弈方案。本发明充分考虑了无人机的三种攻防策略，求解攻防策略博弈方案，从而提高了无人机目标分配问题的求解质量。