(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211158600.1 (22)申请日 2022.09.22 (71)申请人 中国人民解 放军国防科技大 学 地址 410003 湖南省长 沙市开福区德雅路 109号 (72)发明人 王璐瑶　杨克巍　陈立斌　李明浩　 杨志伟　李孟军　 (74)专利代理 机构 北京风雅颂专利代理有限公 司 11403 专利代理师 曾志鹏 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06F 111/06(2020.01) (54)发明名称 基于前景理论的决策方法及终端设备 (57)摘要 本发明公开了一种基于前景理论的决策方 法及终端设备， 方法包括根据侦察节点、 指控节 点、 攻击节点和目标节点各自的属性信息， 构建 多个作战环； 获取每一个作战环中目标节点相较 于其他作战环中目标节点的目标价值； 利用前景 理论确定每一个作战环的毁伤能力价值和闭环 时间价值； 结合目标价值， 构建以毁伤能力价值 和闭环时间价值为优化目标的多目标优化模型； 求解多目标优化模型， 确定 符合预设条件的作战 环。 本发明基于前景理论的决策方法， 充分考虑 了决策者的偏好， 有利于智能决策中机器识别人 的意图， 使最终的决策结果能够达到决策者的预 期， 提高满意度。 权利要求书3页 说明书23页 附图7页 CN 115470643 A 2022.12.13 CN 115470643 A 1.一种基于前 景理论的决策 方法， 其特 征是， 包括： 根据侦察节点、 指控节点、 攻击节点和目标节点各自的属性信息， 构建多个作战环； 获取每一个作战环中目标节点相较于其 他作战环中目标节点的目标价 值； 利用前景理论确定每一个所述作战环的毁伤能力价 值和闭环时间价 值； 结合所述目标价值， 构建以所述 毁伤能力价值和闭环时间价值为优化目标的多目标优 化模型； 求解所述多目标优化模型， 确定符合预设条件的作战环。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征是， 获取每一个作战环中目标节点相较于其他作战 环中目标节点的目标价 值， 具体包括： 利用TODIM方法确定每一个作战环中目标节点相较于其他作战环中目标节点的目标价 值。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征是， 利用前景理论确定每一个所述作战环的毁伤能 力价值， 具体包括： 根据第一公式确定每一个所述作战环的毁伤能力价 值， 所述第一公式为： 式中， v(Q)为作战环的毁伤能力价值， Q0是毁伤能力的参考点， Q为实际毁伤能力， ξ为收 益的敏感度， λ为损失的敏感度， α 为决策者风险厌恶系数， β 为决策者风险偏好系数， 若决策 者为冒险型， 则0 ≤α, β ≤1； 若决策者 为中间型， 则α ＝β ＝1； 若决策者 为保守型， 则a, β >1。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征是， 利用前景理论确定每一个所述作战环的闭环时 间价值， 具体包括： 根据第二公式确定每一个所述作战环的闭环时间价 值， 所述第二公式为： 式中， v(TIME)为作战环的闭环时间价值， TIME0为闭环时间的参考点， TIME为实际闭环 时间， ξ为收益的敏感度， λ为损失的敏感度， α 为决策者风险厌恶系数， β 为决策者风险偏好 系数， 若决策者为冒险型， 则0≤α, β≤1； 若决策者为中间型， 则α＝β ＝1； 若决策者为保守 型， 则a, β >1。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征是， 结合所述目标价值， 构建 以所述毁伤能力价值 和闭环时间价 值为优化目标的多目标优化模型， 具体包括： 根据第三公式确定所述多目标优化模型的优化 函数， 所述第三公式为： 式中， f1为作战环的毁伤能力价值对应的优化目标， υl为第l个目标节点的目标价值， 且权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115470643 A 2k为目标节 点的总数， 为第l个目标节 点所在的作战环中从装 备i到装备j的 决策变量， 的取值为0或者1， 当 时表示第l个目标节点所在的作战环中包含从装备i 到装备j的连边， 当 时表示第l个目标节点所在的作战环中不包含从装备i到装备j的 连边； qij表示从装备i到装备j的连边质量， N为杀伤网中装备节点的总数， 装备节点包括侦 察节点、 指控节点、 攻击节点和目标节点； 为作战环的毁伤能力价 值； f2为作战环的闭环时间价值对应的优化目标， υl为第l个目标节点的目标价值， 且 k为目标节点的总数， 为第l个目标节点所在的作战环中从装备i到装备j的决策 变量， 的取值为0或者1， 当 时表示第l个目标节点所在的作战环中包含从装备i到装 备j的连边， 当 时表示第l个目标节点所在的作战环中不包含从装备i到装备j的连边； timej表示装备j 形成作战环需要消耗的时间， N为杀伤网中装备节点的总数， 装备节点包括 侦察节点、 指控节点、 攻击节点和目标节点； 为作战环的闭环时间价 值。 6.如权利要求5所述的方法， 其特征是， 所述多目标优化模型的约束条件如第 四公式， 所述第四公式为： 式中， NR为杀伤网中红方的装备节点的总数， 为第l个目标节点所在的作战环中从装 备j到装备i的决策变量， 的取值为0或者1， 当 时表示第l个目标节点所在的作战环 中包含从装备j到装备i的连边， 当 时表示第l个目标节点所在的作战环中不包含从装 备j到装备i的连边。 7.如权利要求1所述的方法， 其特征是， 求解所述多目标优化模型， 确定符合预设条件 的作战环， 具体包括： 利用改进的NSGA ‑Ⅱ算法求解所述多目标优化模型， 得到一组Pareto 最优解； 利用TOPSIS方法从所述 一组Pareto 最优解中确定符合预设条件的作战环。 8.如权利要求1所述的方法， 其特征是， 利用改进的NSGA ‑Ⅱ算法求解所述多目标优化 模型， 得到一组Pareto 最优解， 具体包括： 基于蚁群算法构造求 解所述多目标优化模型的NSGA ‑Ⅱ算法中的初始解； 在NSGA‑Ⅱ算法的交叉操作中随机选择两个作战环对应的染色体， 然后从基因位中随权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115470643 A 3