文献类型：期刊文章

作　　者：刘家义[1,2] 王刚[1] 张杰[1,2] 王闯[1,2] 宋喜团[3]

LIU Jiayi;WANG Gang;ZHANG Jie;WANG Chuang;SONG Xituan(Air and Missile Defense College,Air Force Engineering University,Xi'an 710051,China;Graduate College,Air Force Engineering University,Xi'an 710051,China;Unit 93453 of the PLA,Shuozhou 038300,China)

机构地区：[1]空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051 [2]空军工程大学研究生院,陕西西安710051 [3]中国人民解放军93453部队,山西朔州038300

出　　处：《系统工程与电子技术》

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金项目（61703412）;中国博士后科学基金资助（2016M602996）资助课题

年　　份：2020

卷　　号：42

期　　号：4

起止页码：863-870

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：由于现代化战场环境动态多变、作战实时性高,针对当前防空作战中武器目标分配(weapon target assignment,WTA)约束多且复杂、传统建模无法真实反映战争过程、模型可信度不高等问题,提出一种在分布式约束优化问题(distributed constraint optimization problem,DCOP)背景下,基于多智能体系统(multi-Agent system,MAS)理论的武器目标优化分配模型,并利用改进的加速梯度下降(accelerated gradient descent,AGD)算法进行求解。通过实验证明了该算法具有良好的收敛性和低复杂度,能够适应现代化防空作战的需求,满足大规模寻优问题的需求,高效解决多智能体目标优化分配问题。

关 键 词：多智能体系统 分布式约束优化问题 武器目标分配 加速梯度下降  

分 类 号：TP391.9]