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。

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。

融合三支多属性决策与SAC的兵棋推演智能决策技术

近年来,将深度强化学习技术用于兵棋推演的智能对抗策略生成受到广泛关注。针对强化学习决策模型采样率低、训练收敛慢以及智能体博弈胜率低的问题,提出一种融合三支多属性决策(three-way multiple attribute decision making,TWMADM)与强化学习的智能决策技术。基于经典软表演者-批评家(soft actor-critic,SAC)算法开发兵棋智能体,利用TWMADM方法评估对方算子的威胁情况,并将该威胁评估结果以先验知识的形式引入到SAC算法中规划战术决策。在典型兵棋推演系统中开展博弈对抗实验,结果显示所提算法可有效加快训练收敛速度,提升智能体的对抗策略生成效率和博弈胜率。

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。

一种用于辅助兵棋推演的快速决策框架研究

基于一般的决策和规划流程,提出了一个面向兵棋推演的快速决策框架(Rapid Military Decision Framework, RMDF),该框架针对异构实体模型,通过分层的网格环境对复杂推演环境简化建模,将推演实体的作用效果,简化为地面、海上和空中三个网格环境层次上的作用效果,并以热图的形式在网格环境中显示,通过推演实体的核心参数来确定其性能模型和行为模型,并基于一致性包算法实现任务分配,生成备选行动策略,通过快速仿真实现推演策略的迭代优化,能够在推演之前或推演期间提供行动方案的快速评估,可以有效地辅助兵棋推演指挥人员进行复杂态势下的兵棋推演。

太空兵棋推演需求分析与系统初步研制

随着航天技术的发展,太空正在成为直接对抗的战场,在信息化战争中的重要地位凸显。以太空领域为核心的兵棋推演具有重要意义,但面临一系列挑战。分析太空对抗全球性、高敏感、高技术、高成本等特性,梳理演习训练、学生培养等推演需求,并阐述太空兵棋推演在棋盘表征、推演规则、行动规划、想定设计等方面的挑战。介绍推演系统软件棋盘、棋子、裁决机制、指挥辅助、推演计算等方面的技术研究情况,以及其集成与初步应用进展。

基于兵棋推演的联合侦察预警能力评估

联合侦察预警体系的能力指标是联合作战指挥员在作战筹划与指挥控制阶段关注的重要基础信息之一。根据联合作战指挥员对联合侦察预警能力分析评估需求,基于兵棋推演基础想定和实时推演数据,采用体系能力边界静态评估与实时作战效能评估相结合的方法,从宏观整体与局部细节不同层次系统全面地评估联合侦察预警体系作战能力,设计构建了联合侦察预警体系基本作战能力与实时作战效能评估两大类十五个具体评估指标,并对每一个评估指标的内涵、外延和计算方法进行了详细阐述;最后,基于兵棋推演基础想定和推演模型输出结果,设计并实现了联合侦察预警体系能力评估软件工具,为兵棋推演中面向指挥员的联合侦察预警能力评估提供了新思路和新方法。

兵棋推演的智能决策技术与挑战

近年来,以人机对抗为途径的智能决策技术取得了飞速发展,人工智能(Artificial intelligence, AI)技术AlphaGo、AlphaStar等分别在围棋、星际争霸等游戏环境中战胜了顶尖人类选手.兵棋推演作为一种人机对抗策略验证环境,由于其非对称环境决策、更接近真实环境的随机性与高风险决策等特点,受到智能决策技术研究者的广泛关注.通过梳理兵棋推演与目前主流人机对抗环境(如围棋、德州扑克、星际争霸等)的区别,阐述了兵棋推演智能决策技术的发展现状,分析了当前主流技术的局限与瓶颈,对兵棋推演中的智能决策技术研究进行了思考,期望能对兵棋推演相关问题中的智能决策技术研究带来启发.

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。

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。

面向联合作战兵棋推演的智能决策建模框架

围绕联合作战兵棋推演的智能化需求,提出一种战役战术分层结构的智能决策建模框架.模拟作战控制过程,框架通过作战行动序列引导约束决策行为生成,并基于任务式指挥思想实现战役层对战术任务的控制调度.重点研究了战役层智能决策模型的输入输出定义、策略生成过程和学习进化方法,探讨了面向兵棋推演的作战行动序列表示、目标驱动的自适应作战控制建模、面向博弈策略优化的任务效果预测等关键技术的实现途径.所提框架具有一定的可扩展性和实用性,能够在基于兵棋推演的军事应用场景中发挥价值.

基于总线的兵棋推演实时数据采集管理设计与实现

针对兵棋推演系统在数据访问方面存在的一些“痛点”,吸收国内外兵棋推演系统在数据存储方面的经验教训,设计了基于总线的兵棋推演实时数据采集管理平台。引入分布式存储平台作为底层存储基础,引入内存数据库作为对外服务接口;采用基于总线的数据采集作为采集来源,并进行数据清洗和基于数据段的分支管理。系统整体分为三个模块,分别是采集模块、管理模块、服务模块;实现了对兵棋推演数据的实时采集、清洗、存储与管理。应用表明,平台为兵棋系统内的其他各个模块提供了高速可靠的数据访问支撑。

SWOT-PDCA分析方法在兵棋推演中的应用研究与训练实例分析

为解决兵棋推演游戏属性在军事训练中的弊端,借鉴企业管理与工程管理中应用广泛的两种分析方法,构建SWOTPDCA推演笔记,并通过训练实例进行过程和效果分析,切实论证了其推广应用的价值。

兵棋推演在教学领域的应用现状及对突发重大传染病疫情救治护理应急培训的启示

对兵棋推演的分类、在教学领域的应用现状进行综述,旨在为提升国内应对突发重大传染病疫情救治护理应急教育与培训成效提供参考依据。

兵棋推演在公安工作中的应用前景及构想

兵棋推演是一种起源于军事领域的模拟对抗方法,研究兵棋推演在公安工作中的应用首先明确其应用前景,再以此为基础提出应用构想。结合兵棋推演原理和公安工作理论及实践,从研究基础、应用场景、应用价值等方面对兵棋推演在公安领域的应用前景进行总结,并提出警用兵棋的设计构想。理论剖析和实践研究表明,兵棋推演在公安领域有着广阔的应用前景,推动兵棋推演在公安领域的应用对提高公安机关指挥决策能力、完善警务工作预案、推动公安工作理论创新具有重要意义。

基于兵棋推演系统的装备保障效能评估方法研究

现代信息化战争对装备保障的依赖性越来越高,装备保障效能的高低对作战进程及结果有着愈加重要影响。基于兵棋推演的装备保障效能评估运用探索性仿真分析方法设计具有代表性的推演方案,利用兵棋系统模拟实战的特点规律对方案进行详细推演复盘,获取数据并统计分析,得出效能评估结论,给出方案改进建议。对部队装备保障效能的提高具有现实意义。

从兵棋推演看美军的作战概念创新特点

兵棋推演作为进行战争推演、方案评估、作战分析等活动的重要手段,能够支撑作战问题研究、战法创新以及作战概念开发。美军高度重视兵棋建设和运用,将其作为作战概念创新的重要工具,始终处于世界领先水平。

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。

城市内涝灾害应急救援兵棋推演研究

针对近年来城市内涝灾害给居民、交通及城市基础设施带来的巨大影响,以低成本发现高风险事件和应急预案漏洞为目标,通过兵棋推演模拟城市内涝灾害应急救援过程。依据兵棋推演与灾害理论,结合GIS技术、决策树等方法,综合建立了动态兵棋棋子模型、暴雨规则、可视化地图及兵棋推演模型,实现了城市内涝灾害应急救援兵棋推演。结果表明:在设定的5年一遇暴雨情景及18个推演回合下,两个应急救援行动方案中,我方行动1虽能完成内涝灾害应急救援,但造成损失的概率非常高;我方行动2能够完成内涝灾害应急救援,且造成损失的概率较小。将兵棋推演方法引入到城市内涝灾害应急救援中,可准确的推演应急预案的可行性,研究成果对提高有关应急部门灵活处理应急事件的指挥能力、管理能力与决策能力具有重要意义。