摘要
一种基于深度强化学习的有人无人协同指挥决策系统及方法,属于人工智能技术领域。系统中,探测模块被配置为通过多种传感器探测蓝方进攻装备的类型a、每种类型a的进攻装备的数量Ra;计算模块被配置为计算类型为a的进攻装备突破防御装备的防御完全摧毁资源s的概率gsa,并计算类型为d的防御装备防御一个资源s抵御一个a类型进攻装备的成功拦截概率kdsa;指挥决策模块包括深度学习神经网络模型,所述深度学习神经网络模型被配置为保护红方的S个资源抵御蓝方来袭的所有类型的进攻装备对红方的D类有人防御装备、每类d有人无人防御装备数量Bd进行分配。本发明通过深度学习神经网络在人力、武器和成本约束下可获取获取最佳的防御计划。