远程auv区间值直觉模糊petri网自主决策方法研究

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1、远程AUV区间值直觉模糊Petri网自主决策方法研宄空兵学院摘要：由于感知能力限制，远程AUV自主决策属性模糊隶属度不明确，传统模糊Petri网决策方法无法进行知识的表达与推理。将模糊Petri网的模糊集进行拓展，提出了区间值直觉模糊Petri网的概念，并重新设计了推理方法和决策步骤;在此基础上，建立/远程AUV行动决策模型，通过算例实现/远程AUV自主行动决策。决策过程形象、快速、清晰，决策结果验证了方法的有效性。该方法可为多屌性决策问题提供新的参考思路。关键词：远程AUV;Petri网；区间值直觉模糊集;白主决策;作者简介：刘海光(1975一)，男，山东济宁人，博士，讲师，研究方

2、向为水屮兵器保障与作战应用。收稿日期：2016-11-30基金：国家自然科学基金(61473306)MethodologyforRemoteAUVAutonomousDecision-MakingBasedonInterval-ValuedIntuitionisticFuzzyPetriNetLIUHai—guangPANShuangZHANGYuan—yuanNavySubmarineAcademy;NavalAviationAcademy;Abstract：Duetothelimitationofsensingability，thefuzzymembershipoftheremo

3、teAUVautonomousdecision-makingattributeisnotclear,thusthetraditionalfuzzyPetrinetdecision-makingmethodcannotimplementknowledgerepresentationandreasoning.ThispaperexpandsthefuzzysetoffuzzyPetrinets,putsforwardtheconceptofinterval-valuedintuitionisticfuzzyPetrinet,andredesignsthereasoningmethodsa

4、nddecision-makingprocess.Basedontheinterval-valuedintuitionisticfuzzyPetrinet,theremoteAUVactiondecision-makingmodelisestablished,andtheremoteAUVautonomousactiondecision-makingisrealizedbyusinganexample.Thedecision-makingprocessiseloquent,rapidandclear,andtheresultofthedecision-makingprovesthev

5、alidityofthemethod.Thismethodgivesanewthoughttomulti-attributedecision-making.Keyword：remoteAUV;Petrinet;interval-valuedintuitionisticfuzzyset;autonomousdecision-making;Received：2016-11-300引言直觉模糊集利用隶属度与非隶属度来描述模糊性，可表达支持、中立和反对3种状态，与模糊集相比，直觉模糊集更能够全面描述事物的自然属性。随着人类活动内海洋•的扩展，无人水卜航行器(UnmannedUnderwate

6、rVehicle,UUV)将发挥越来越重要的作用，远程AUV(AutonomousUnderwaterVehicle)是一种可以远距离自主航渡到任务海域，自主执行任务的UUV。远程AUV能够依靠自身携带的传感器识别环境态势和目标信息，依据决策程序实现自主决策功能，这其中的关键是基于环境感知数据的知识表达与推理。由于AUV对环境(特别是空屮目标)感知能力有限及使用经验的缺乏，决策属性的模糊性强，AUV在进行白主决策时很难确定属性的隶属度与非隶属度的精确值，只能确定其取值范围(区间)。为描述属性的这个特性，GARGOV教授在直觉模糊集的基础上又提出了IX间值直觉模糊集的概念U1，进一步提

7、升了对事物属性表达的准确性。模糊集理论与Petri网结合而成的模糊Petri网具备知识表达、推理与决策能力，它使得决策过程清晰可见，能形象表达条件与结论间的逻辑关系，在评估、识别及决策方而取得了广泛应用［2-4］，但传统模糊Petri网无法处理属性隶属度不明确的决策问题位1。为此，本文将模糊Petri网的模糊集拓展至区间值直觉模糊集,提出IX间值直觉模糊Petri网的概念，并给出了推理规则和实施步骤。将该方法应用于AUV自主决策，建立了远程AUV的决策模型