多源情报驱动的国家战略博弈可拓决策分析

国家战略博弈事关国家安全与竞争、军事冲突与战争、危机管控等国家重大战略问题。战略博弈具有宏观性、整体性、前瞻性以及模糊性等特点,相关要素、关系、规则、指标之间复杂关联,量化计算与模型构建是一个难题。目前大部分的战略博弈分析方法主要是针对当前的战略态势进行定性分析、静态评估,缺少针对矛盾运动的前瞻性分析和过程性评估,更缺乏有效的科技手段支撑,严重影响战略博弈的预见性、时效性、主动性和针对性。针对上述问题,提出了多源情报驱动的国家战略博弈可拓决策分析方法,构建了面向战略博弈的国家社会结构和国家利益可拓模型,采用政治、经济、军事、外交、认知五领域国家战略博弈,构建基于五元融合的实力和国家相对利益度量模型,设计国家战略博弈决策分析算法。采用开源数据进行验证,实验结果表明,可拓国家社会结构模型和可拓国家利益模型能够有效表征国家战略博弈情境,准确识别主要博弈对象和博弈的关键领域,与真实情况一致,验证了提出的国家战略博弈可拓决策分析方法是有效的。

网络地形漫游的数据传输与缓存方法

为了解决网络地形漫游时的连续性问题,缓解网络数据拥塞时的数据供应压力,通过分析地形几何数据与流媒体数据在组织方式及漫游时数据预取方向的不同,结合基于GPU的绘制技术,设计了新的地形数据传输及缓存方法.该方法根据客户端处理能力及网络性能划分地块的粒度,由客户端生成多分辨率地形并缓存部分数据,降低绘制数据对网络性能的依赖.在运行时刻根据视点位置确定周围地块的传输规则,使各地块数据的传输量根据运动方向进行自适应调整,保证了漫游时绘制的连续性,大大提升了网络地形绘制的性能和效果.

基于GPU的大规模地形实时漫游系统的研究

为了解决地形绘制受制于CPU计算能力的问题,采用可编程图形处理器(graphic processing unit,GPU)来处理多分辨率地形的构造、小波逆变换、动态法线计算等绘制流程计算量比较大的负载,采用客户端数据缓存和数据预取策略,实现了多用户网络地形漫游时绘制质量的控制,实验证明该方案满足了大规模地形漫游的需求.