使用rollout策略优化决策实体配置的层次聚类方法

"基于rollout策略下的决策实体配置问题求解方法" 本文主要探讨的是在决策实体配置问题中，如何利用rollout策略进行优化的方法。rollout策略是一种强化学习中的策略，通常用于解决复杂的决策问题，它通过模拟未来可能的结果来优化当前的决策。在本文中，这种方法被应用于层次聚类法的优化，以改善传统层次聚类可能存在的非最优聚类结果。 首先，文章介绍了决策实体、平台和任务之间的相互关系及约束条件。在军事或复杂系统中，决策实体可能是执行特定任务的单位，平台则可以是这些实体操作的环境或载体，而任务则是分配给这些实体的职责。这些元素之间存在一定的依赖性和约束，如任务执行的时间限制和资源需求等。 作者提出了一个以决策实体工作负载的均方根（RMSE）为目标函数的问题数学模型。工作负载是衡量决策实体执行任务压力的重要指标，RMSE则用来量化这个压力的平均程度。通过最小化RMSE，可以寻求最优的任务分配方案，使得决策实体的工作负载均衡，从而提高整个系统的效率和稳定性。 接着，文章详细阐述了基于rollout策略的层次聚类优化过程。在这个过程中，首先使用层次聚类法生成初始的聚类方案，然后采用rollout策略对每一层的聚类结果进行迭代优化。在每次迭代中，算法会模拟不同的平台合并情况，选择能使RMSE最小的合并策略，以此来更新聚类结构。这一过程会持续进行，直到达到预设的终止条件，例如达到最优解或者达到最大迭代次数。 最后，通过联合作战仿真实验和案例分析，验证了所提方法的有效性。实验结果表明，基于rollout策略的层次聚类法能够有效地改进聚类效果，优化决策实体与平台的配置，减少决策实体的工作负载，提高任务执行的效率。这种方法不仅对军事领域的任务分配有重要应用价值，对于其他领域如云计算资源调度、物流配送等问题也有借鉴意义。 这篇研究论文提供了一种创新的决策实体配置优化方法，将rollout策略引入到层次聚类中，通过动态优化实现任务分配的最优化，对于解决实际中的复杂决策问题具有重要的理论和实践意义。