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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。 相似文献
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根据网络空间作战效能生成机理,确立了突出整体、动态、对抗特性的指标体系构建理念.针对网络空间作战的整体效能计算、动态效能分析、对抗效能量化和聚合关系构建等关键问题,提出了一种基于复杂网络理论的网络化指标体系框架,进而以实际兵棋对抗推演中的指控体系为实例构建了具体的指标体系,并进行了仿真实验.实验结果表明,所提出的指标体系框架具有合理性,在该框架下构建的指标体系能够为网络空间实际作战提供更为可靠的评估度量依据. 相似文献
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针对军事目标图像智能识别、智能平台对抗等AI算法学习训练缺乏高质量样本难题,提出了一种基于对抗推演的训练样本生成框架。从训练样本的数据格式、作战业务的维度,建立了训练样本分类体系;从样本特征、样本标签两方面,提出了训练样本的表征方法,建立了军事目标图像、目标航迹等训练样本表征模型;建立了基于对抗推演的训练样本生成框架,依据红蓝双方的行为决策模型,开展对抗式仿真推演,积累训练样本数据;以智能空战决策训练样本为典型案例,提出了基于规则与微分方程求解相结合的方法,通过自主对抗模拟产生训练样本数据,支撑智能空战决策AI算法训练。 相似文献
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兵棋是对战争过程进行研究和评估的军事科学工具。针对作战效能试验中存在的实装对抗组织实施难度大、周期长、消耗大的问题,运用兵棋进行作战效能试验可以为武器装备的试验鉴定提供依据,提高试验效率,对完善武器装备试验体制起到良好的协同构建作用。分析兵棋的特性和作战效能试验的特点,提出将兵棋应用于作战效能试验所需要的关键技术,研究了将兵棋推演用于试验的系统构建方法,明确了推演流程,提出了基于贝叶斯网络的评价方法。 相似文献