文献类型：期刊文章

作　　者：刘肇隆[1] 宋耀[1] 徐翊铭[1] 范馨月[1]

LIU Zhaolong;SONG Yao;XU Yiming;FAN Xinyue(Faculty of Mathematics,School of Mathematics and Statistics,Guizhou University,Guiyang 550025,China)

机构地区：[1]贵州大学数学与统计学院数学系,贵阳550025

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2020]5016);贵州大学教改项目(XJG2021027);贵州大学一流课程培育项目(XJG2021040);贵州大学研究生创新人才计划项目。

年　　份：2023

卷　　号：59

期　　号：9

起止页码：313-318

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2023_2024、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：微分博弈追逃问题的最优策略,是建立在追逃双方的轨迹预测模型基础上,通过双方轨迹进行预判,从而做出更有预见性的动态策略。因此为了获得博弈双方最优策略,提出并设计双方随机运动算法,建立了追逃双方的状态方程,并在此基础上通过改进图注意力网络(graph attention network,GAT),对其网络中邻接矩阵和特征数据连接方式进行重新设计,构建了攻击方与目标方轨迹预测模型并进行数值验证。此外采用将双方随机运动的轨迹由圆环覆盖的方法,建立轨迹连接图。结果表明,GAT网络在MAE、MAPE、RMSE等预测指标上均优于图卷积网络和契比雪夫频谱卷积网络,可用于微分博弈追逃问题的最优策略研究。

关 键 词：微分对策 追逃问题  图注意力网络  熵权法

分 类 号：O175[数学类] TP391.9]