机载多智能体信息融合决策系统

将多智能体技术引入到多传感器信息融合领域,通过充分利用智能体的自主性,分布性和协作性等优点,构建基于多智能体的机载信息融合决策系统.详细介绍了多智能体技术在该融合决策系统中的应用,重点描述了各智能体的功能,融合决策体系的结构框架,工作机制和软件实现等内容,为信息融合技术的发展开辟了新的方向.     

基于特征结构配置的智能飞行控制系统设计

针对飞机侧向增稳系统的设计,提出一种基于特征结构配置的神经网络设计方案,它克服了传统增益预置设计方案的缺点.通过对系统的特征值配置保证了系统的动态特性,通过对特征向量的配置达到系统解耦的目的,运用神经网络对反馈增益阵进行逼近,保证了系统的鲁棒性.采用了基于动量因子的反向传播算法提高网络训练速度,仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于Multi-Agent的武器装备虚拟维修训练系统

提出了一种基于Multi-Agent的虚拟维修训练系统(VMTS)结构框架,整个系统分别由主控Agent、仿真Agent、和接口Agent3个具有交互作用的Agent组成,从而将虚拟维修训练系统的开发转化为一个多Agent系统的设计与开发.基于多Agent的框架结构可实现受训者的智能模型及虚拟训练场景中虚拟物体的行为模型,从而可以提高VMTS的健壮性和可重用性.基于Agent的概念模型实现了Agent之间的交互和协作,并介绍了主控Agent和仿真Agent的具体实现方法.     

基于CGF的水面舰艇编队模型仿真

计算机生成兵力(CGF)技术在水面舰艇编队智能化生成和仿真方面有着十分广阔的应用前景.从水面舰艇编队CGF物理模型人手,研究了水面舰艇单舰及战斗编队、舰载直升机和潜艇等兵力的仿真,实现了CGF兵力在执行各种作战任务过程中的所有战术动作仿真,重点研究了水面舰艇编队的攻击、防御智能决策和软硬武器的智能化仿真,包括导弹、鱼雷、深弹、电子对抗和水声对抗器材等.通过在舰艇作战仿真训练系统的应用,表明CGF对提高水面舰艇编队兵力生成和仿真的智能化程度是非常有效的.     

人/机协同智能火力与指挥控制系统研究

智能火力与指挥控制系统是提高现代战斗机作战能力的核心因素.通过对传统的火力与指挥控制系统存在的问题进行分析,提出了一种基于人/机协同的智能火力与指挥控制系统模型,该系统在 "适当智能化"思想的指导下构建了新型的人/机关系,提高了系统的整体智能,以适应未来网络化与信息化的战争环境.接着给出了系统体系结构模型,并讨论了系统的设计方法.最后指出在系统研究中所涉及的关键技术.     

多武器协同的复杂性分析与Agent方法

单舰多武器协同作战是舰船设计中的一个高度复杂而重要的问题.复杂的信息战场环境和指挥控制一体化要求舰艇作战系统能够很好地协同多武器系统.近年来,智能代理技术逐渐在复杂系统的模拟、分析和设计中得到了越来越多的应用.在分析多武器协同作战的主要内容和现状的基础上,利用代理概念对单舰多武器协同作战的技术与战术实现问题进行了比较深入的研究,给出了一种多代理单舰多武器协同作战的方法,为多武器协同作战问题的解决提供了新的研究思路.     

基于多Agent系统的无人机智能指挥控制系统

无人机是一个具有自治性和反应性的智能系统,结合Agent的特性,将多Agent系统引入无人机智能指挥控制系统的研究与开发中.由于该系统具有复杂的动态结构和行为特征,提出了一种面向Agent的Petri网,用于系统的建模和分析,最后建立了无人机Agent、指挥中心Agent及系统的形式化模型.面向Agent的Petri网不但能描述系统的静态和动态语义,还可利用Petri网的支持工具对系统进行模拟和分析,在无人机智能指挥控制系统研究中具有较好的应用前景.     

通信指挥分布式智能GDSS体系结构研究

智能决策支持是军队指挥手段现代化的一个重要研究方向,也是实现通信指挥决策科学、高效和及时的有效途径。在分析通信指挥决策特点的基础上,结合通信指挥决策的体系、流程和内容,立足面向功能的Agent设计思想,构建了多Agent系统(MAS)共同实现通信指挥的决策功能,给出了基于MAS的通信指挥分布式智能群决策支持系统(GDSS)的系统体系结构、水平体系结构、逻辑体系结构的各部分组成及功能,并对系统实现的关键技术进行了探讨。     

基于MAS技术的Multi-UCAV任务规划系统研究

基于MAS技术,提出用多Agent系统来实现多架无人战斗机协同攻击任务的多机任务规划系统,建立了系统的总体结构和单个Agent的结构,并给出一个基于意图识别的Multi-UCAV协作结构。利用多Agent的自主性和协作性,充分发挥单个UCAV的自主性。通过通信网络进行协同,共享信息,可提高任务规划系统的自主性和智能化水平。     

基于多Agent协作的战场信息共享系统研究与实现

针对联合作战中分布、动态的战场环境和海量的战场信息,满足不同作战实体对战场信息资源共享的需求,构建了一个基于多智能体的、面向作战任务的信息资源共享模型,并提出了一种新颖的基于相似度的用户动态聚类方法。从用户的资源请求中发现用户兴趣和用户之间的相似度,通过交互机制有效地将相同兴趣的用户及资源智能体关联起来,提高作战主体获取战场信息的能力。实验证明该算法具有较高的效率和良好的可扩展性。