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【央视新闻客户端】

基于改进深度子Q网络算法的军队建设规划年度计划生成

图源网络

摘要：军队建设规划年度计划编制是在军队建设规划的执行过程中, 根据当年实际进展和使用反馈制定下一年的年度建设计划, 是军队建设规划执行的重要依据. 为此, 本文研究基于深度强化学习和多目标优化理论, 提出基于改进深度子Q网络(Deep SubQ-Network, DSubQN)的动态多目标优化算法, 用于辅助军队建设规划年度计划生成. 首先, 从军队建设规划执行和年度计划编制的过程出发, 分析问题的动态特点; 然后, 构建计划项目年度建设计划迭代多目标优化的数学模型, 用递归形式描述了目标函数; 基于典型的深度强化学习算法框架, 创新性地提出了SubQ网络, 使得深度强化学习求解多目标优化问题成为可能, 设计可以逐步生成每一年的年度建设方案的迭代优化算法; 示例部分基于模拟数据, 设置与其他优化方法的对比实验, 验证了本文模型和算法的可行性与优势.

关键词：军队建设规划；军队建设项目；动态规划；多目标优化；深度强化学习

一、研究背景与意义

一般的规划编制方案生成问题主要是采用传统的项目组合选择方法，但主要解决的是“建哪些”的问题, 适用于规划的编制阶段. 在规划执行阶段, 军队建设项目体现出 “边建边用”的特点, 需要解决的是“如何建”的问题。以往文献主要针对军队建设规划年度计划生成问题的动态性特点和目标多样性特点展开了研究, 但对于方案的序列特性探讨不足, 也没有对三个特性进行综合考虑。因此，军队建设规划年度计划生成问题亟需一个适用的综合性解决方法。

本研究基于动态规划的思想构建问题模型, 利用强化学习在解决序列决策问题上的优势, 结合深度神经网络在函数拟合方面的优秀表现, 提出基于DSubQN动态多目标算法的军队建设规划年度计划生成方法, 求解军队建设规划年度计划生成问题, 合理安排项目每一年的进度, 实现年度计划在每个时间节点上的价值成本以及累计价值成本相对最优，为军队建设规划执行过程中的年度计划编制提供决策支撑.

二、主要内容

引言：经过分析，发现军队建设项目有“边建边用”的特点，即某些军队建设项目在完成年度计划后就已经可以通过测试, 在一定规模和范围内投入使用。通过分析发现问题具有以下三个特点: 一是问题的解决方案具有序列特性，二是评价指标的动态性, 三是目标的多样性。梳理发现以往的文献没有对三个特性进行综合考虑。因此本文提出基于改进DSubQN动态多目标算法的军队建设规划年度计划生成方法, 求解军队建设规划年度计划生成问题。

基于动态多目标优化的军队建设规划年度计划生成问题描述与建模：首先对问题进行具象化描述，分析其求解特点，然后建立军队建设规划年度计划生成问题的动态多目标优化模型，该模型以最大化总价值和最小化总成本为优化目标。

基于改进DSubQN的动态多目标优化算法：首先将军队建设年度计划生成问题抽象为马尔可夫决策过程。然后采用分解策略，将多目标优化问题转化为一系列单目标优化子问题, 每个子问题单独建立一个Q 网络，同时进行优化。采用参数迁移策略, 即训练好的Q 网络模型参数按照子问题的相邻关系, 按顺序从当前子问题迁移到下一个子问题。

示例研究：首先介绍数据集，初始参数和对比的优化算法；其次介绍模型的训练效果；最后将本方法在多个数据集上得到的Pareto解集与对比算法进行对比分析。

结论：本文提出的方法具有可行性，并且相对于传统多目标优化算法和动态规划方法有更好的性能。

三、主要结论及政策建议

本文将目标函数表示为递归形式, 设计了基于动态规划的项目集群年度建设计划优化模型, 然后将状态编码为建设计划的矩阵表示形式, 使得模型可以直接输出备选建设计划.本文还在模型的训练过程中采用迁移学习思想, 以缩短模型的训练时间.实验结果表明了本文所提出的方法相对于传统多目标优化算法和动态规划方法的良好性能.

四、边际贡献与未来拓展

基于本文的工作, 还可以在动作空间的设计上继续进一步探索. 可以借鉴预处理聚类做法, 对动作空间进行层次聚类, 基于树结构的策略网络推荐动作, 以实现对于极大规模动作空间的泛化处理. 也可考虑将阶段变化映射到马尔可夫决策过程的环境变化中, 将状态和动作的设计简化为二维向量, 从而可以参考深度强化学习中更多优秀的机制.

五、写作、投稿过程的心得体会

写作阶段：首先要明确研究问题和目标。研究问题需要从实践中去寻找，寻找项目、工程实践中存在的痛点和难点，重点突破，解决“真问题”。

修改阶段：修改过程中要仔细阅读审稿人提出的意见，根据反馈有针对性的修改。在回复修改意见时，要确保每条意见对应的内容都做出了修改，并做好回复。

心得体会：学术研究过程中会投出很多稿件，被拒稿也不要气馁，要愈挫愈勇，不断打磨自己的成果，勇攀学术高峰！

本文摘编自《系统工程理论与实践》2025年,第45卷,第5期论文《基于改进深度子Q网络算法的军队建设规划年度计划生成》（点击题目链接全文）；

作者：陈子夷，博士, 讲师, 研究方向: 组合决策与优化, 复杂系统管理；杨克巍(通信作者)，教授, 博士生导师, 研究方向: 复杂系统数字化, 复杂系统建模；豆亚杰；姜江；谭跃进

国防科技大学 系统工程学院, 长沙 410072

北京市朝阳区东三环北路2号南银大厦31层3102室