Cooperative and Deceptive Planning of Multiformations of Networked UCAVs in Adversarial Urban Environments
Notice bibliographique
Résumé
We present an online decision policy built upon Markov decision processes for the cooperative path planning and weapons management of multiformations of UCAVs. Such cooperative control strategy provides optimal routing and weapons management despite conflicting objectives of opposing teams. The UCAVs constitute the blue team. They have for objective to reach prescribed tactical target locations, sequentially, from a common starting point, by following possibly different paths across an adversarial urban environment, within a prescribed time window and with maximum destruction capability once at close range. The UCAVs face an adversarial red team, which is composed of static ground units that can engage any nearby UCAV. The blue team’s planning thus aims at minimizing damages while maximizing the total number of remaining weapons at the time the tactical targets are reached. The blue team is modeled as controlled Markov processes with states expressing formations survival status and locations. The blue and red teams play the roles of cost-function minimizer and maximizer, respectively. Based on the assumption of known transition matrices, the worst-case minimization objective of the blue team is formulated as a finite-time optimization, which is solved by means of a dynamic programming equation with value function evolving according to a graph of feasible paths. Once the optimization problem is solved, the resulting decision policy takes the form of a lookup table. Online implementation necessitates that formations share information through a communications network. Real-time simulations show that the cooperative path planning and weapons management policy provides, on average, an improvement in performance when compared with single-formation routing. Furthermore, this high-level decision policy integrates seamlessly with robust formation flight control and decentralized team-level fault detection schemes proposed recently by the authors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».