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。

海空跨域协同兵棋AI架构设计及关键技术分析

以深度强化学习为核心的智能博弈技术在游戏领域内的突破和进展为海空兵棋AI的研究提供了借鉴。智能体架构设计是需要解决的关键问题,良好的架构能够降低算法训练的复杂度和难度,加快策略收敛。提出基于随机博弈的海空跨域协同决策博弈模型,分析了相关的均衡解概念;在分析典型智能体框架基础上,针对海空兵棋推演决策博弈过程,提出基于多智能体分层强化学习的智能体双层架构,能够有效解决智能体间协作和维度灾难问题;从兵力协同、智能体网络设计、对手建模和训练机制共4个方面分析了关键技术。期望为海空兵棋AI设计实现提供架构指导。

兵棋地图的演进与评述

兵棋是对作战过程进行逻辑推演研究和评估的军事科学工具,是作战模拟的一种重要方法和手段。兵棋地图作为兵棋的三大组成要素之一,其表达内容、表达方式及表达精度对兵棋推演的结果有着重要的影响。回顾兵棋地图的演进,有助于把握兵棋发展的历史脉络,加深对战场环境模拟的认识。以兵棋地图出现的时间为依据,将兵棋地图的演进过程分为三个阶段:原始兵棋地图阶段、经典兵棋地图阶段和现代兵棋地图阶段,并从表达内容、表达方式和表达精度三个方面对每个阶段的兵棋地图进行了分析。

作战方案驱动的可学习兵棋推演智能体研究

为了使智能体能够应对兵棋推演中的复杂作战场景和作战目的,提出作战方案驱动的可学习兵棋推演智能体架构。剖析智能体对兵棋系统的“依附特性”和“松耦合特性”,得到智能体的可学习要求;在智能体框架设计中,使用作战方案压减智能体学习范围。通过有限状态机对应作战方案中的作战阶段知识,依据作战方案框架确定智能体决策空间,设计可学习的深层神经网络实施关键决策空间探索,神经网络采用先验知识模仿学习模式和深度强化学习模式。该架构能迭代探索人类难以充分梳理清楚的多棋子最优部署和协作问题。

改进深度神经网络在爱恩斯坦棋中的应用研究

爱恩斯坦棋作为一种附带随机性的完美信息博弈,其难度在于每次投掷骰子导致的结果不确定性,这增加了策略设计和局面的评估难度。针对爱恩斯坦棋的游戏规则,提出了一种改进的深度学习方法。对Alpha(go)Zero神经网络模型进行改进和设计,使其能精确地评估各种棋盘状态,生成有效的游戏策略。通过结合改进的残差神经网络和蒙特卡洛树搜索,提取棋局特征并进行局面评估,动态生成策略和进行决策。结合强化学习,以期望胜率为准则,通过自我对弈不断优化权重,改进策略生成效果。实验结果表明:改进的深度学习方法优于全国计算机博弈大赛冠军组算法,进一步验证了深度学习方法在爱恩斯坦棋随机性完美信息博弈中的有效性和可行性。

老年2型糖尿病患者自我管理游戏棋的应用效果分析

目的 将自行设计的糖尿病自我管理游戏棋应用于老年2型糖尿病患者自我管理中,并分析其应用效果。方法基于糖尿病患者自我管理行为量表(SDSCA)自行设计一款飞行棋,以便利抽样方法选取2022年9—12月在某医院住院的老年2型糖尿病患者作为研究对象,随机分为试验组和对照组(各52例)。试验组用游戏棋,对照组采用个别指导健康教育,比较2组患者出院后的血糖、自我管理行为、生存质量。结果 对照组基线、6个月、12个月糖化血红蛋白分别为8.46(8.13,8.80)、8.31(8.07,8.69)、7.83(6.78,7.02),生存质量评分分别为81.87(80.20,83.53)、75.00(74.09,77.25)、78.50(76.88,80.12),自我管理评分分别为22.04(19.89,24.19)、27.90(26.60,29.20)、21.33(20.15,22.51)。试验组基线、6个月、12个月糖化血红蛋白分非别为8.39(8.07,8.70)、7.16(7.00,7.32)、6.90(6.78,7.02),生存质量评分分别为81.94(80.52,83.37)、55.94(54.70,57.18)、51.62(50.57,52.66),自我管理评分分别为23.77(21.89,48.16)、44.79(43.28,46.30)、46.63(45.11,48.16)。2组患者各时间点糖化血红蛋白(F_(组间)=28.23、F_(时间)=75.06、F_(交互)=36.85)、生存质量(F_(组间)=355.25、F_(时间)=904.30、F_(交互)=478.82)、自我管理能力(F_(组间)=324.45、F_(时间)=271.33、F_(交互)=226.90)试验组患者均优于对照组,差异均有统计学意义(P值均<0.05)。结论 游戏棋简单易懂,有利于老年2型糖尿病患者自我管理行为的提高以及血糖和生活质量的改善。

现代兵棋推演技术分析

传统兵棋是模拟战争对抗的各方人员,使用代表战场及其军事力量的棋盘和棋子,依据从战争经验中总结的规则,对战争过程进行逻辑推演研究和评估的军事科学工具。兵棋推演带来的比较适合作战分析的推演方式,如何在新的信息化系统中加以体现是计算机作战模拟所要研究和解决的问题。首先从兵棋概念和博弈论的角度分析了兵棋推演的本质和作用,接着比较分析了传统兵棋与计算机兵棋推演系统,最后结合研讨型兵棋和综合集成的思想,设计实现了一个研讨型兵棋推演系统,并得到了初步应用。

对抗环境下的智能兵棋系统设计及其关键技术

智能博弈对抗领域已成为当前研究的热门领域之一。侧重在兵棋推演系统的体系构建和模块设计,分析了兵棋推演系统的建模要素,包括兵棋要素、兵棋规则及智能接口设计,构建了智能兵棋推演系统的整体架构。通过A3C强化学习智能算法对系统设计进行可行性验证。其中,改进了强化学习训练过程的奖励设置,明确智能兵棋环境的状态输入、算法驱动过程及动作输出过程,通过自主实现的智能兵棋推演系统,验证了所提的系统理论与工作。该工作为基于强化学习的智能博弈系统的设计与实现提供了可行路径,并为以后基于强化学习的智能博弈对抗研究提供了基础平台。

任务级兵棋智能决策技术框架设计与关键问题分析

在梳理总结当前兵棋智能决策方法研究现状的基础上,明确指出了开展任务级兵棋智能决策研究的8项难点,从博弈活动中智能体定位、信息流转与知识流转等问题出发,设计给出了任务级兵棋智能博弈框架、智能策略生成优化框架以及多智能体策略协同演进框架,进而分析了高维度下长时序的态势信息数据综合、异步策略分布式学习优化、基于语义模板的任务指令生成、多智能体训练营博弈调度等4项关键问题,并给出了基本解决方案,点明了开展任务级兵棋智能决策研究的技术要点与基本路线,为后续任务级兵棋智能体设计提供了有益参考。

兵棋技术综述

为最大限度提高兵棋模拟战争现实性功能和推演可推性功能,对兵棋技术进行系统性研究。在介绍兵棋概念、发展、分类和应用的基础上,阐述兵棋的各组成要素,对国内外兵棋的研究现状进行分析,并对我军兵棋的研究发展重点进行展望。该研究对推进我军作战决策和军事训练有着一定的现实和战略意义。

装备保障兵棋推演基本原理研究

装备保障兵棋推演是兵棋技术在装备保障领域的应用,是兵棋推演功能的扩展。首先从军事需求、基本要素、分类等方面介绍了装备保障兵棋推演的概念,对装备保障兵棋推演的推演流程阶段进行了分析,阐述了装备保障兵棋推演的模式。

弹棋探析

弹棋是我国著名的历史棋戏之一,但有关记述却语焉不详,以致该项目成为体育史上的一个不解之谜。文章经增补资料后,从更多视角进行了研究,认为弹棋起源于西汉,经短暂衰落后,中兴于曹魏,繁盛于李唐,衰落于赵宋,绝迹于明清。清雅而不失争胜斗巧之趣的弹棋,曾为皇室与士大夫以及社会所好。其盛,多因娱乐竞争性的存在,其衰,则咎于娱乐竞争性的丧失。这就道出了部分中国古代体育项目未能得到充分发展甚至消失的一个重要原因:娱乐项目承担了过重的道德教化负担,却失去了应有的娱乐竞争特点,以致最终成为重负的牺牲品。弹棋的具体形制已不可考,但有限资料足以证明,弹棋并非巧用智谋、运棋走子的棋戏,而是一种比较技巧的游戏,不应望文生义将其归于棋类项目。

基于兵棋推演的智能分析评估研究

兵棋推演作为研究战争的一种重要手段,与人工智能技术融合已成为未来发展趋势。分析智能分析评估的发展现状与样本数量、样本标注、算法模型、结果解释等方面存在的瓶颈,针对性提出一种基于兵棋推演的动态智能分析评估流程,并结合智能问答分析、重要事件回溯、作战行动讲评等典型应用场景,提出了相应的解决方案。选取智能问答分析场景,验证了相关方案与算法的有效性。

考虑弹药保障能力的作战效能兵棋推演评估

目前在兵棋推演过程中很少涉及到弹药保障环节,比如弹药存储和运输对作战效果的影响。本文基于兵棋推演想定设计、仿真以及评估的规则,提出了诸如保障兵力、保障装备、储运规则等的弹药保障相关推演要素,改进了兵棋推演流程,在常规推演评估指标体系中增加了弹药保障效率、成本等评估指标体系,演示了综合弹药保障能力作战效能的评估方法。

基于影响力地图的计算机兵棋推演路径规划

兵棋推演是一种描述战争行动的作战模拟工具,兵力机动是作战行动的基础,而路径规划则是作战行动的核心内容。路径规划简化为图论中的最短路径求解。然而,战术路径不等价于最短路径。考虑到战场推演的复杂性、信息多样性和动态性等特点,战术路径采用战场态势与路径规划分离的决策方法导致作战行动失败。提出了一种能将战场态势与地图信息有效融合的战术路径规划算法,该算法在传统A^(*)算法的基础上,结合影响力地图对战场态势因子进行数值化,并采用数值化态势因子结合地形因子作为改进A^(*)算法目标函数,从而在相同算法复杂度条件下使A^(*)算法向战术最优路径收敛。通过仿真实验表明,相较于传统A^(*)算法,该算法能够支持更复杂多样的战术路径规划,战场态势信息指导路径规划能够有效降低机动时一方所受战损并提高我方进攻能力,塑造整体有利态势。

不可不知的64条“象棋军规”

第29条 贪婪的下法 一旦被对方反击 必然不利 棋谚“贪不得胜”，开宗明义，说明我们下出违反棋理的棋，根源在于心中的一个贪字!在棋盘上，贪主要体现在“贪攻”和“贪吃”两个方面。初级棋手“贪吃”最为明显，而中级棋手更多表现为“贪攻”。

王嘉骏、巴雷的围棋生意

王嘉骏在上海经营着一家围棋馆．以教小学生学围棋为主业，生意一直半死不活。巴霄和王嘉骏馓着同一条线上的生意．但他不是开棋馆．而是卖棋具举凡与围棋相关的产品．包括棋盘．棋子．计时钟等等都在他的经营范围之内。巴雷做生意一直很努力．而且头脑很灵活为做好生意想了很多办法诸如赞助围棋比赛．到学校促销．为学校开展相关活动提供用具和奖金．但生意也是一直不温不火。直到巴王相遇两人才打破生意不死不活的局面生意很快红火起来。