多Agent系统计算的意愿理论

意愿是规范和描述多Ａｇｅｎｔ系统的一个重要抽象认知概念。本文提出了多Ａｇｅｎｔ系统计算的意愿理论以支持多Ａｇｅｎｔ系统计算的理论研究。基于多Ａｇｅｎｔ系统计算的动作模型理论，我们给出了意愿概念新的语义定义，获取和描述了它的一些重要逻辑属性。     

使用多Agent模型求解N－难题的新方法

借鉴多Ａｇｅｎｔ模型思想给出了求解Ｎ－难题的新方法。将Ｎ－难题分成多个Ａｇｅｎｔ,赋予每个Ａｇｅｎｔ以算法,利用Ａｇｅｎｔ之间的协作和交互有效地进行问题求解。该方法将前人的指数时空复杂度降为多项式时空复杂度,实际实现结果表明了该方法可行、高效。     

多Agent联合灭火救援协同组织研究

多Agent技术作为一种人工智能新技术已经迅速渗透到信息社会的各个环节中。在对联合灭火救援任务描述基础上,建立了联合灭火救援的协作结构,借鉴多Agent理论中的合同网协议,提出了联合灭火救援的任务优化分配和协作算法。此研究对于提高消防部队的作战能力,实现快速、高效、科学决策,保护人民群众的生命和财产安全有着重要的现实意义。     

面向Agent的海军军械勤务辅助支持系统的逻辑构建

结合分布式人工智能中的Agent技术和军械勤务辅助支持系统的特点 ,研究了面向A gent的军械勤务辅助支持结构。结合该系统介绍了Agent和多Agent系统的概念 ,讨论了A gent的通信机制     

战术Agent的灰色局势决策

在基于复杂自适应系统的多Agent的作战仿真实验过程中,由于行为、规则、属性构成了复杂的局势,目前还未能构建一种有效的决策支持模型.应用灰色局势决策的方法建立了战术Agent决策模型,对于解决战术试验当中的战术Agent决策问题,具有一定的意义.在分析灰色局势决策的相关概念及步骤的基础上,结合作战实例,说明了该模型的合理可行性.     

一种面向Agent的概念化建模方法*

面向Agent的建模方法为基于Agent系统的概念化描述提供了一种新的技术.针对多Agent系统分析与建模问题,扩展并规范了面向Agent概念化建模过程,定义了Agent模型及其扩展模型,并给出了形式化描述.同时,给出面向Agent的分析和设计过程,为其具体建模提供了一种高层指导.最后,与其它现有面向Agent的方法在应用方面进行了类比分析,为该方法的广泛和深入地应用研究打下基础.     

陆战Agent学习机理模型研究

陆战Agent是陆军作战复杂系统ABMS核心的基础要素，学习是陆战Agent适应复杂动态陆战环境的重要能力，如何构建符合陆军作战特点的陆战Agent学习机理模型，是陆军作战复杂系统ABMS必须要解决的关键问题之一。通过陆战Agent基于效果学习本质特征和强化学习算法的分析，结合陆战Agent通信和指挥控制的特点，提出了基于知识共享的陆战Agent PS强化学习机理模型。与一般强化学习模型相比，该模型既能解决感知混淆和学习一致性的问题，又能节省存储空间，提高运行效率，还可实现不同形式的知识共享，增强陆战Agent系统的整体学习和完成作战任务的能力。     

基于Agent构建群体行为模型

基于Agent建模理论的提出打破了传统方法的局限,为复杂的群体行为建模提供了一条新的途径。将仿真群体中的个体看作独立自主、智能适应的Agent,从微观行为和局部规则入手,重点论述了Agent模型的感知、决策和运动3个方面的设计与实现。实验表明:在没有整体规则的作用下,整个模型能够以涌现的方式生成不同场景中的群体行为仿真,且模型易于构建实现,仿真效果逼真生动。     

基于信任度的军用Agent联盟形成策略

联盟是多Agent系统之间一种重要的合作方法.为了实现可灵活调整的作战组织结构,针对军事领域任务分工明确、命令强制执行等特点,以利他型Agent为联盟构成基础,使用Agent完成任务的满意度和信任度共同评价Agent求解问题的能力,提出了适合军用的Agent联盟形成过程,并给出了应用示例.基于信任度的Agent联盟形成策略能够提高问题求解效率,增强Agent联盟的稳定性,从而拓宽了关于Agent联盟的研究.     

基于多Agent无人机协同侦察任务规划模型

建立了多无人机协同侦察任务规划模型，在考虑侦察时间间隔约束和目标载荷需求基础上，给出了位于不同基地的无人机优化部署和调度策略，并提出了基于多Agent的优化搜索仿真算法，利用Matlab实现了无人机优化配置和任务规划模型，得出了无人机优化配置和任务规划方案，最后分析了模型算法存在的某些不足，提出了模型改进的方向。     

网络中心战中的战场感知能力量化模型研究*

为了定量评价和探索提高网络中心战中的战场感知能力的途径,针对网络中心战的特点,运用集合论、信息论、图论等理论研究了战场感知能力的量化问题.首先分析了影响战场感知能力的主要因素及其作用,然后对主要因素进行了量化建模,提出了传感器对指控节点的信息量贡献模型以及指控节点之间的信息量贡献模型,建立了指控网战场感知能力量化计算模型,最后通过仿真,验证了模型的有效性,说明了提高指控网战场感知能力的有效途径.     

网络中心战中的战场感知能力量化模型研究

为了定量评价和探索提高网络中心战中的战场感知能力的途径，针对网络中心战的特点，运用集合论、信息论、图论等理论研究了战场感知能力的量化问题。首先分析了影响战场感知能力的主要因素及其作用，然后对主要因素进行了量化建模，提出了传感器对指控节点的信息量贡献模型以及指控节点之间的信息量贡献模型，建立了指控网战场感知能力量化计算模型，最后通过仿真，验证了模型的有效性，说明了提高指控网战场感知能力的有效途径。     

基于可拓方法的C3I作战方案生成与评价

作战指挥决策支持系统是指挥自动化系统的重要组成部分,作战方案生成与评价是作战指挥决策支持系统的基本功能.根据作战指挥决策支持系统特点将可拓方法应用于作战方案生成与评价,并分析了其优势所在.结合空战案例运用发散树方法进行作战方案集的开拓,并利用优度评价方法进行作战方案的评价,从而得到最佳作战方案.     

方案评估动态推演模型设计

指挥机关制定战斗方案后,使用仿真方法进行评估已经成为部队验证方案或计划可行性的重要手段。但目前对于仿真系统的关键引擎动态推演模型如何构建尚没有细致的研究,可参考性、操作性不强,本文系统地探讨了动态推演模型的构建,分析了动态推演在方案评估过程中的作用,设计了军事概念模型,给出了关键步骤的操作、算法、及关键技术,利用该动态推演模型可以构建各种用途的动态推演系统,模型及系统提供指挥员进行战斗方案评估的新的手段,能有效提高我军对方案定量分析的能力。     

核心维修能力的概念分析

从美军核心维修能力的定义着手,对我军核心维修能力进行定义与分析,深入阐述了核心竞争力、基地级核心维修能力等4个核心维修能力的相关概念,将核心维修能力的主要属性归纳为必需性、完整性、层次性、动态性,并对各个属性进行分析,对我军核心维修能力的确定以及建设具有重要意义。     

低活性粉煤灰在混凝土中的应用研究

为提高低活性粉煤灰在混凝土中的利用，依据《水泥胶砂强度检验方法》和《普通混凝土力学性能试验方法标准》，通过复掺CaO、CaSO4及防水剂、减水剂等材料对低活性粉煤灰进行了活化实验研究和混凝土性能测试研究，试验结果表明：经过活化处理后的粉煤灰重新获得了活性，提高了混凝土的强度、降低了泌水率、减小了坍落度经时的损失，从而有助于低活性粉煤灰的开发利用。     

基于计算实验的C4ISR能力分析系统架构研究*

面向C4ISR能力分析需求,借鉴计算实验的思想,从不确定性因子分析、想定空间规划、仿真实验、数据分析和不确定性因子调整五个活动论述了基于计算实验的C4ISR能力分析运行框架。以网络中心战为背景,以C4ISR体系对抗为中心,构建了一种基于计算实验的C4ISR能力分析系统架构,涉及高性能计算环境,军事想定系统、实验规划系统、可重用建模环境、仿真联邦和评估系统等六部分,并对各部分功能和系统总体流程进行了分析。     

关于装备使用保障问题的探讨

使用保障作为装备综合保障工作的主要工作内容,是战斗力的重要组成部分.本文探讨了使用保障的基本概念、使用保障要求与使用保障方案以及使用保障分析等与使用保障有关的问题.目的在于介绍使用保障的基本概念,并对如何开展装备的使用保障工作进行了初步的探讨.     

俄罗斯应对导航战举措

卫星导航系统作为重要的战场传感器,已经成为现代战争不可或缺的重要组成部分,围绕卫星导航系统的攻防博弈由此兴起。针对美国首先提出的导航战概念,俄罗斯为进一步提升导航战作战实力,有针对性地采取了应对举措。文章介绍了导航战概念及相关作战案例,具体分析了俄罗斯应对导航战威胁的主要举措,并结合美俄围绕导航战开展的攻防博弈,得出掌握现代战争制导航权的改进方向。