面向兵棋推演复盘分析的机器学习数据集构建

运用机器学习进行兵棋推演复盘分析,首先要解决的是数据集构建问题。由于机器学习对数据结构的规范化要求,以及算力和存储限制,通过兵棋推演数据构建机器学习数据集,在如何描述兵棋推演状态,如何描述推演过程,如何处理高维数据,如何数据保真等方面,还面临不少问题。针对此类问题,构建了兵棋推演过程数据向机器学习数据集映射模型,在总体框架上对数据集构建的映射流程、态势描述数据范围和数据统计计算规则进行规范,并从时间关联数据、地理空间关联数据和高维数据降维3个视角设计针对性处理方法,以保证构建数据集的数据结构统一、高维数据降维需求和数据集保真要求。通过数据集构建实验进行了验证,结果表明:在时间分辨率和地理空间分辨率适中情况下,所构建数据集映射模型,既能较好对兵棋推演高维数据进行降维,又能较好防止构建的数据集失真。

基于能力的国防资源分配方法

针对体系建设发展过程中国防资源有限、分配困难问题,考虑国防总经费预算受限、年度资源平均分配、体系能力满足能力需求等方面的约束,首先采用数学规划法,构建基于能力的国防资源静态分配模型,将资源分配到不同能力领域的体系建设发展中。其次,给出了基于遗传算法的模型求解算法。最后,通过示例验证所构建的资源分配模型能够合理地进行国防资源分配,且计算结果高效、可行,为体系建设发展中的资源分配问题提供了一定的理论支撑。

战斗力评估试验活动管理工程化方法

战斗力评估是对人装融合能力的检验,是一个定性定量综合集成的评价过程,具有模糊性、不确定性。为科学规范地开展战斗力评估试验,阐述了体系作战试验的应用模式,构建了战斗力评估试验活动管理逻辑框架,包括试验活动的总体流程、关键线程和阶段产品,设计了可用于战斗力评估的试验活动管理支撑平台,从而为战斗力评估试验提供一种易实施、标准化的试验活动管理方法及手段。

兵棋推演空中任务智能预测方法研究

对战场敌空中目标作战任务进行高效、准确地自动判断,是态势认知的基础和辅助作战资源分配的关键。结合前馈深度神经网络和长短时记忆网络模型计算特点,设计了2个针对性基指标学习器,然后根据基指标交叉熵进行加权组合,用于进一步学习器训练评价指标,既能有效防止模型过拟合,又能提高模型训练效率。测试结果表明,所提模型能较好防止模型过拟合,并能以较高的准确率判断战场敌目标作战任务。

基于GABC算法的作战体系智能优化方法研究

为解决探索性仿真无法快速地遍历解空间,实时提供辅助决策方案的问题,提出了基于分类器的遗传算法,建立了基于该算法的作战体系仿真优化方法框架,能够根据体系关键因素和决策目标的动态变化寻找最优解,适用于诸如寻求最佳效费比方案、最优力量部署等多种体系优化问题。基于国防大学的仿真试验床系统进行了某海域火力拦阻作战的实验,通过GABC(genetic algorithm based on classifier)算法优化了力量配置问题。实验表明,该方法可以准确、快速地从复杂的体系限制条件中寻找效费比最高的方案,可以大量减少仿真实验的次数,满足快速辅助指挥员决策的需求。

信息化战争体系对抗探索性仿真分析方法研究

针对战争复杂问题探索性分析评估的需求,基于国防大学战争模拟系统,提出了进行探索性仿真分析评估的框架。在此基础上,分别从复杂问题的探索性分析、分析结果的实时仿真和模拟结果的综合集成三个方面,对信息化战争体系对抗的探索性仿真分析方法进行了具体地研究,并以战术弹道导弹攻防体系对抗为例,简单描述了仿真应用的构造过程。

基于MATE的“前景-成本”体系建设方案智能选择框架

战略评估是军事战略体系和能力建设的关键环节,对体系建设方案进行选择评估能够在一定程度上优化战略决策,提升战略管理水平。因此,构建了基于MATE的“前景-成本”体系建设方案智能选择分析框架,采用NSGA-Ⅱ智能优化算法在多维权衡空间中寻找备选方案的Pareto前沿,改善了数据量大的问题,并以某联合作战体系为例,验证了所提出方法的有效性,为体系建设方案的优选和评估提供理论支撑。

战争分析仿真实验:战争工程方法学的一类实践

在战争工程方法学的指导下,基于自顶向下管理与控制的思路,将决策分析方法和计算实验相结合,提出了战争分析仿真实验方法的概念。并对战争分析仿真实验的特点、过程等问题进行了具体研究,重点阐述了战争分析问题空间的设计理念,在此基础上,简单介绍了支撑战争分析仿真实验的环境组成结构。

战争系统体系能力需求的建模与仿真

战争是一个典型的复杂系统,战争系统的需求论证必须适应信息化战争条件下体系对抗和整体性的特征,需要用新的理论和方法来指导。论文重点从战争系统体系需求的描述框架,基于效果的体系能力规划,探索性仿真实验,以及综合实验评估分析等不同侧面对战争系统体系能力需求论证进行探讨。

战争系统中面向按需服务的仿真资源综合集成问题研究

针对当前高层战争问题的新特点,提出了面向按需服务的仿真资源综合集成概念,设计了适应按需服务要求的仿真资源综合集成三层参考模型。在此基础上,按照BDI agent方法对仿真服务请求进行任务规划,提出了仿真服务引擎“时间-事件”混合调度机制,并用agent对仿真服务进行了初步的形式化封装。

多机空战仿真分布式智能决策支持系统设计

在对现代空战领域存在的非结构决策问题分析的基础上 ,按照飞行员空战的决策机理 ,将多Agent概念引入多机空战决策领域。运用分布式人工智能的建模方法 ,按决策的内容初步设计了情报决策Agent、单机自主战术决策Agent和协同决策Agent,并对多机空战仿真分布式智能决策支持系统的分布结构、运行过程以及通讯方式进行了概念性探讨。

美军联合使命结构框架研究及对我军的启示

随着任务工程、数字工程在决策支持系统中的作用不断增大,联合作战体系的建设发展受到广泛关注。论文首先介绍了美军联合作战领域与工程管理领域互联互通的组织框架——联合使命结构框架(OMAF);其次,总结了该框架能够根据美国防部体系结构框架(DoDAF)标准确定系统架构产品的开发方向;最后,探讨了我军联合作战体系建设发展趋势,为构建联合作战领域和工程管理领域之间术语使用的互通桥梁,有效提高我军联合作战体系能力奠定基础。

战略决策综合模拟引擎研究

按照战略决策模拟的特点,定义了综合模拟引擎的概念,在此基础上,提出了综合模拟引擎三层体系结构和两种工作模式。设计并实现了一个战略决策综合模拟引擎原型系统,通过战略行动规划工具和面向任务的仿真调度控制算法实现了各种XOD(X On Demand)服务的综合驱动;通过态势干预的方式,实现了综合各种XOD服务运算结果的多要素集成。

战争系统的分析仿真实验

作为一个典型的复杂系统,战争系统的分析与实验应该符合信息化战争条件下体系对抗、整体性和动态性特征的要求。将自顶向下的战争分析与计算实验方法相结合,提出了战争分析仿真实验的概念,并对其模式、阶段以及基本框架进行了理论研究和探讨。重点研究了探索性仿真实验方法及其关键技术,简要介绍了支撑战争分析仿真实验的实验平台。

基于体系仿真实验的联合作战能力评估技术

根据联合作战能力评估的需求特点以及联合作战体系(SoS)能力整体涌现和结构动态演化等复杂性特征,提出了基于体系仿真实验的联合作战能力评估技术,阐述了体系仿真实验逻辑架构、体系动态模型构建、体系能力综合评估和体系仿真实验支撑平台4个方面的内容及关键技术,为联合作战能力评估方法创新提供了有益借鉴。

战役训练仿真系统的网络延时分析

在简要介绍战役训练仿真系统发展现状的基础上 ,初步分析了战役训练仿真系统对网络设计的要求 ,应用随机过程理论 ,建立了网络传输延时量化分析模型 ,得出了相应的定量分析结论 ,从数量上找出了影响网络传输延时的原因。

战争模拟:复杂性的问题与思考

战争系统是典型的复杂巨系统之一,这给战争模拟带来了许多难以解决的问题。本文首先分析了信息化战争模拟的新需求,然后根据长期从事战争模拟研究工作的实践,就战争问题分解与求解、模型颗粒度与聚合解聚、实体能力与损耗计算,以及计算复杂性等主要的复杂性问题进行了讨论。并指出,战争模拟的复杂性主要原因取决于参数的不确定性、系统的适应性和层次涌现性,最后依此给出了关于战争模拟过程中需要注意的几个问题。

战争复杂系统与战争模拟研究

信息化战争研究需要系统理论的指导,需要新型的战争模拟手段。从系统复杂性出发,针对信息化战争的变化,介绍了以系统理论为核心、以现代信息技术为手段、面向战争全过程的战争工程的思想,提出了建立面向战争各领域的虚拟全球战争空间的概念模型,并以此为基础研究了战争复杂系统的建模与仿真的有关问题。

一种基于OODA环的武器装备体系建模方法

武器装备体系建模是进行武器装备体系仿真的基础,也是该领域的难点。给出了一种基于OODA环的武器装备体系建模方法,这种方法结合了OODA作战环理论与"实体-行为-交互"(EBI)的建摸思想,采用"实体-网络-体系"的流程构建网络化武器装备体系。该方法一方面注重实体自主行为的建模,另一方面注重实体之间复杂网络关系的建模,并通过二者实现武器装备体系的整体涌现效应。

武器装备体系能力需求论证及探索性仿真分析实验

信息化战争条件下对武器装备体系的研究需要系统理论的指导,需要工程化实验手段的支持。针对信息化战争条件下一体化联合作战的新需求,研究了武器装备体系能力需求论证的问题,提出了一种新型的探索性仿真分析方法,并讨论了武器装备体系分析仿真实验的有关问题。