申请/专利权人：中国人民解放军陆军工程大学

申请日：2023-12-14

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808038A

主分类号：G06N3/042

分类号：G06N3/042;G06N3/092;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种作战网络的自适应重构方法及装置，其方法包括响应于作战网络中的存在网络节点未启用，获取所述作战网络的图状态；通过GCN网络编码所述作战网络的图状态；基于编码后的所述作战网络的图状态，通过蒙特卡洛树搜索算法和价值网络进行决策动作搜索；所述决策动作为选择未启用的网络节点；执行所述决策动作实现所述作战网络的网络重构；其中，所述价值网络的构建包括：构建图环境，在所述图环境中通过GCN网络编码图状态；构建包含价值网络和目标网络的DQN网络，基于编码后的图状态对所述DQN网络进行训练，更新所述价值网络；本发明能够在图结构数据遭到破坏时通过重构图结构来恢复功能性，并使网络表现出韧性。

主权项：1.一种作战网络的自适应重构方法，其特征在于，包括：响应于作战网络中的存在网络节点未启用，获取所述作战网络的图状态；通过GCN网络编码所述作战网络的图状态；基于编码后的所述作战网络的图状态，通过蒙特卡洛树搜索算法和价值网络进行决策动作搜索；所述决策动作为选择未启用的网络节点；执行所述决策动作实现所述作战网络的网络重构；其中，所述价值网络的构建包括：构建图环境，在所述图环境中通过GCN网络编码图状态；构建包含价值网络和目标网络的DQN网络，基于编码后的图状态对所述DQN网络进行训练，更新所述价值网络。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军陆军工程大学 一种基于图强化学习的作战网络的自适应重构方法及装置

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