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大规模机群空中加油任务规划问题及其学习型组合优化算法研究

组合优化；强化学习；任务规划；空中加油

智能系统工程 > 2. 复杂系统智能决策理论

飞机燃料的存储量限制了其持续巡航和远程机动能力，因此现代空中加油技术是增强飞机持续巡航与远距机动能力、提升空中作战体系效能的重要手段。如何利用有限的加油机在有限的时间内尽可能满足更多的空中加油需求是空中加油任务规划问题研究的核心。目前主流的精确求解算法、启发式算法和智能优化算法很难实现大规模机群背景下空中加油计划准确、快速、灵活编排，本文致力于通过先进的智能计算手段来提升复杂场景中空中加油任务规划问题的计算效率与解的质量。从实际需求出发，本文将大规模机群空中加油任务规划问题建立为带时间窗约束的任务规划模型，并基于此模型，提出了基于深度Q学习和动态规划算法相结合的学习型组合优化算法。通过仿真实验，验证了所提出算法在不同规模、不同任务分布条件下求解空中加油任务规划问题的优越性。