战争系统复杂性及其基于Agent建模仿真研究进展

复杂性科学是当今世界科学发展的热点和前沿,其研究与应用正迅速向各个学科渗透和扩展,成为备受众多领域科学家关注的交叉学科研究领域.目前,在军事科学领域,战争复杂性的问题正日益受到学者们的广泛关注.应用复杂系统建模与仿真方法对战争复杂性问题进行建模与仿真研究是一种有别于传统的基于兰切斯特方程等数学模型方法研究战争问题的一种新方法.讨论了战争系统复杂性问题,在掌握现有资料的基础上,力图较全面介绍国内外关于基于Agent战争系统复杂性建模与仿真方面的最新研究进展,并对相关的研究成果给出了自己的看法.     

一种地炮作战效能评估动态推演方法

为了解决传统地炮作战效能评估方法不能适应信息化条件下我军需求的问题,基于复杂适应系统理论和多智能体建模技术提出动态推演方法进行地炮作战效能评估.微观层面对智能体进行多分辨率建模,宏观层面模拟作战动态对抗过程,能有效地解决传统评估方法难以适应复杂环境,难以反映动态对抗,割裂体系逐个评估,割裂人与武器联系的不足.该方法为研究地炮效能评估提供了新思路.     

面向故障仿真的环节及传递关系建模方法

针对半实物仿真方式在复杂装备维修训练中的需求,提出了一种基于系统功能属性的环节及传递关系建模方法,模型的应用对象主要面向半实物仿真建模.从系统功能到端口特性映射的角度出发,分析了模型的建模思路、基本模型及故障模型的构建方法,以实装部件半实物仿真建模为例,建立了相应的环节及传递关系模型与故障模型,实现了故障的注入及半实物仿真.该建模方法的提出为复杂系统半实物故障仿真提供了一种新的途径.     

基于Agent的水面舰艇单舰作战系统建模

对于水面舰艇单舰作战系统这样的复杂系统,传统建模方法已不能很好地对其加以描述.为此,采用基于Agent建模的方法对单舰作战系统建立模型,从结构组成、主要任务、具体动作和输入输出四方面对模型内部各模块进行描述,并以单舰中程反导作战为例具体说明了Agent内部各模块的功能以及在Agent中如何实现整个作战过程.这种建模方法不仅符合对复杂系统从微观到宏观的研究方法,而且支持模型间的聚合和解聚,较好地满足了对单舰作战系统建模的需求.     

Alpha稳定分布混响建模及信号检测

研究了基于对称Alpha稳定分布的浅海环境下混响及噪声的建模问题.分析了浅海环境下混响形成过程及其非高斯特性,采用对称Alpha稳定分布理论对其进行了建模,并从声呐接收端的混响瞬时值以及包络的概率密度分布与Alpha稳定分布的匹配程度验证了模型的有效性.研究了基于对称Alpha稳定分布模型的混响噪声背景下的目标信号检测方法.提出了三种检测方法并进行了仿真测试,通过检测性能及模型的精确性分析了三种方法的优缺点,验证了建模精度对检测性能的影响.     

基于Agent建模与仿真的军事对抗系统

军事对抗系统是复杂适应系统.基于Agent建模与仿真较好地克服了传统的建模技术存在的不足,为将军事对抗系统作为复杂适应系统研究提供了新的思路,开辟了军事对抗系统建模仿真的新领域.结合红蓝分队对抗实例,介绍了基于Agent建模与仿真技术建立分队对抗系统的全过程,并对其中的属性集、行为集、规则集、信用分派机制、底层交互、高层交互构建进行了深入的研究.该研究为建立基于Agent建模与仿真的Multi-Agent军事对抗系统提供了思路和参考.     

防空武器系统作战建模与仿真

在对防空武器系统作战过程分析的基础上,用IDEF(integrated definition method)方法建立了防空武器系统作战过程的功能模型,并使用一种扩展随机有色Petri网(SCOPN)对武器系统作战的动态过程进行建模与分析,通过对武器系统作战过程的定量计算,验证了建模方法的可行性,为研究复杂系统提供了一种有效方法.     

基于Petri网的维修过程建模仿真方法研究

通过引进老化令牌对随机Petri网进行理论扩展，提出了一种基于老化令牌的随机Petri网（SPNAT）的维修过程建模与仿真方法，有效地解决了传统维修性建模方法在多个失效率不同的部件系统所存在的建模复杂和求解困难等问题，并通过实例验证了该建模方法的有效性和优越性。     

军事概念建模形式化描述语言比较分析

军事概念模型是对军事行为空间进行的第一次抽象,它对军事系统表达的准确性和合理性将是作战仿真模拟质量的关键.随着分布交互仿真和大规模作战仿真的需要,概念模型的通用性和规范化已开始受到人们重视.针对军事系统的复杂性,在众多的建模语言中,选用何种语言进行军事概念建模值得深入研究.IDEF、UML和Petri网是三种应用广泛、功能较强的建模语言,适合复杂系统建模.分析比较了它们的优缺点,探讨了三种方法综合运用的思路,最后给出了一个军事概念建模的实例.     

多Agent的故障诊断任务分解和结果综合研究

在传统智能诊断基础上,将多Agent技术应用于动态分布的复杂武器系统故障诊断领域,以求解复杂过程诊断问题.讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程,采用了一种基于MAS的分布式武器故障诊断系统方案.其中重点研究了诊断系统任务分解,任务控制策略,基于改进合同网协议的Agent之间的任务分配过程和结果综合.本解决方案对设计分布式故障诊断系统有参考价值.     

基于支持向量机的多分类军事目标识别应用

针对现代战场信息化程度的不断提高,电磁环境日趋复杂,侦查目标难以准确地识别情况,提出了运用支持向量机多分类器对军事侦查目标进行有效识别.结构风险最小化地支持向量机分类方法是小样本情况下统计机器学习的经典,具有速度快、泛化能力强等特点.用该算法建模军事目标的识别问题,达到了较高的识别准确率.所以应用在对侦查目标的识别上具有良好的效果,在军事应用上有较广阔的前景.     

基于支持向量机和遗传算法的末敏弹系统效能参数优化设计

末敏弹是一种先进的新型弹药,由于其结构复杂,影响因素多,所以对其进行全面的系统优化设计比较困难。文中探讨了基于支持向量机的末敏弹命中概率预报模型的建模方法,并采用遗传算法对系统效能参数进行了优化,获得了影响系统效能的几个主要因素的合理搭配,为末敏弹的系统效能研究提供了依据。     

基于功能模型的复杂系统FMEA方法

分析了传统故障模式及影响分析(FMEA)方法在面对复杂系统时存在的系统描述不清晰和不能很好地为系统设计服务等问题.针对这些问题,提出了基于功能建模的FMEA方法,并给出了分析步骤.以某型舰船航行任务系统为例,应用基于功能建模的FMEA方法进行了分析,验证了该方法的科学性和有效性.     

关于运动副耐磨可靠性方程的几点讨论

对运动副的耐磨可靠性方程进行了较深入的讨论,从而可定量的计算产品无故障工作概率或可靠度以及给定允许故障概率下的安全系数.揭示了传统设计中采用安全系数作为衡量产品的工作能力的方法所存在的弊病.     

基于复合信号的激光陀螺零偏误差补偿分析

作为一种集成了光学、电学和机械力学的复杂系统，激光陀螺可以精确地测量物体的角速率输出。为了满足惯性导航系统长时、高精度的测量要求，研究了激光陀螺内部不同类型的传感器与激光陀螺零偏误差之间的特性，在传统的基于温度的零偏误差补偿方法的基础上，引入了二频机抖激光陀螺内部温度传感器、光电二极管和粘在抖动机构上压电陶瓷的输出信息进行复合建模，利用非线性拟合能力强的支持向量机算法，针对不同类型信息与二频机抖激光陀螺零偏误差的相关性对模型进行优化。实验结果表明，该二频机抖激光陀螺零偏误差补偿模型的补偿精度高于传统的补偿方法。     

基于深度森林的网络流量分类方法

随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为了解决样本特征属性的复杂性给分类性能带来的不利影响,引入了基于深度森林的流量分类方法。该算法通过级联森林和多粒度扫描机制,能够在样本数量规模和特征属性选取规模有限的情况下,有效地提高流量整体分类性能。通过网络流量公开数据集Moore对支持向量机、随机森林和深度森林机器学习算法进行训练和测试,结果表明基于深度森林的网络流量分类器的分类准确率能够达到96. 36%,性能优于其他机器学习模型。     

基于ISM的作战仿真模型体系结构建模?

作战仿真模型体系结构的描述是一个复杂的问题，传统的方法难以清晰描述各要素之间的内在关系。采用解释结构模型的方法对模型体系中的继承、组合关系进行形式化建模，在对体系要素进行简化抽象的基础上，通过矩阵运算和逻辑推理完成对体系内所有要素的关系描述，能够实现对复杂模型体系的结构化描述和简洁化表达。     

基于小波包和支持向量机的舰用发动机故障诊断

舰用发动机是一个复杂的大系统,由于受到海洋恶劣气候的影响,其故障发生的概率大大增加,因此,对舰用发动机故障诊断进行研究具有重大实际意义。以舰用发动机的主泵轴承为例,提出了基于小波包和支持向量机的故障诊断方法。首先采用振动加速度传感器获取轴承的振动信号,然后对采集数据进行多层小波包分解,求各频带信号能量,形成各种故障模式下的特征向量。将形成的故障特征向量训练集输入到支持向量机,通过训练建立诊断分类器,并运用测试数据对建立的诊断分类器进行测试。实验结果表明,该方法可以很好地实现舰用发动机故障诊断效能,具有很好的工程应用前景。     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题，提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解，得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数，并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明，该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取，与已有方法对比，该方法具有较高的识别率。     

支持向量机在弹药训练消耗量预测中的应用

针对部队平时弹药训练消耗量预测过程中,样本采集数目较少的实际情况,采用了一种新的预测方法———支持向量机。该方法基于统计学习理论的原理,较好地解决了小样本的学习问题。并以某部队1997—2002年弹药训练消耗量为学习样本,建立了弹药年消耗量的预测模型。计算结果表明,这种方法比传统的方法有更少的误差和更好的预测精度。