基于注意力机制的动态多指标优化异构武器目标分配方法

一种基于注意力机制的动态多指标优化异构武器目标分配方法，以最小化目标威胁值和最小化武器成本作为双优化指标，构建异构武器的动态多指标优化模型；基于深度强化学习离线训练注意力模型用于对多指标优化模型进行求解；在在线阶段通过训练后的注意力模型实时生成多指标优化异构武器目标分配策略；在推理完成后，当没有达到分配优化过程的终止条件时，经过环境检测后更新参数并输入注意力模型，直到达到终止条件并结束。本发明改进了学习多指标优化方法中的编码器和解码器，使其适用于异构武器目标分配问题，能有效降低目标威胁的同时，提高武器目标分配的效率，适用于对时间要求极高的场景。