基于多智能体强化学习的无人机集群对抗方法研究

针对复杂动态不确定环境下的无人机集群对抗问题,基于多智能体强化学习开展了对抗决策方法的研究。首先,基于MaCA环境构建了无人机集群对抗模型;其次,引入集中训练网络的混合架构模式,改进了传统DDPG算法,设计了面向无人机集群对抗的MADDPG算法,分别采用基于规则的对抗策略和基于DQN的对抗策略对算法进行了训练,提升了对抗算法的鲁棒性、适应性和泛化性;最后,通过搭建对抗仿真环境,验证了所设计方法的有效性和可靠性。     

运用动态规划的智能卫星集群星间通信路由算法

通过建立智能卫星集群网络模型,把智能卫星集群星间通信路由问题转换为时延最短路径问题,进而提出一种求解此问题的智能卫星集群星间通信路由算法.该路由算法采用动态规划策略分阶段规划智能卫星集群两个成员之间的星间通信路由,在每个规划阶段,负责发送数据的智能卫星自主调用一种星间通信路由静态规划算法,以求出其在当前时刻的后继卫星来...     

军队采购中的信息不对称问题探析

文章分析了不同采购方式中存在的或者质量、或者成本信息的事前非对称,以及由于委托代理链所造成的采购舞弊行为,提出了用法制、道德、经济和技术等措施来克服军队采购中的信息不对称之对策。     

反舰导弹火力分配方式

给出了反舰导弹火力分配的概念,分析了传统反舰导弹火力分配方式的现状及特点,讨论了现代海战场对反舰导弹的作战需求,指出了现代反舰导弹火力分配方式的发展方向,提出基于模式识别的智能自主火分是反舰导弹火力分配方式的发展趋势.     

网络学习模式识别移动代理因素提取方法研究

从分析网络学习因素的角度出发,提出了利用数据融合理论和使用移动代理技术解决网络学习模式识别的问题。详细分析了网络学习模式中的主要因素,针对网络学习模式识别提出了使用移动代理(MA)进行因素提取的方法。同时运用数据融合技术中分布式缠绕判决模型进行描述,从而使有效地获取网络学习者的学习状态变为可能。也对网络学习因素提取MA的执行环境进行了具体阐述。设计了因素提取MA体系结构,分析了因素提取的执行过程,采用ATP层代理传输协议作为移动代理系统的应用层协议,负责学习模式识别的因素提取。     

基于Smart Client模式的战时装备保障仿真评估系统的设计

为实现对战时装备保障效能真实客观、实时动态的评估,从战时装备保障仿真评估系统(ESSE)功能分析入手,阐述了系统的功能设计和实现技术,构建了对装备保障行动的仿真平台,并提出了一种基于智能客户端(Smart Client)模式的系统实现方式.     

青藏线上三兄弟

亘古不变的风雪折磨着他们也成就着他们,稀薄珍贵的氧气让他们气短更让他们增长志气。2780米、3700米、5231米……陈杰、陈利、宋明明哥仨像三颗平凡的星星撒在千里青藏线上,闪烁着不平凡的生命光彩。     

飞机CGF用于战术模拟训练的关键因素研究

根据战术模拟训练系统的实际需要,飞机CGF能够提高模拟训练的规模、复杂度和真实性,完成战术进攻和防御任务。首先分析了飞机CGF的系统组成和仿真粒度,重点研究了影响飞机CGF性能的关键因素,包括飞行控制方法、智能决策水平、雷达火控模型以及组件化的开发方式和飞机CGF组网的关键因素,即统一的网络体系标准、规范的数据接口、时间和空间的一致性及统一的导调管理;最后实现歼击机CGF系统。实践证明,歼击机CGF能够顺利地完成作战任务,达到预定的目的。     

面向作战决策智能体的融合赋权评估方法

在兵棋等对抗性作战实验环境下,通过使用基于强化学习方法训练的智能体进行仿真推演,能够检验作战决策效果,达到辅助决策的目的。针对当前作战决策智能体评估往往采用胜率这一单一数据指标的局限,提出了一种基于融合赋权的综合评估方法。通过构建涵盖作战决策有效性、作战意图实现性、作战环境适应性、智能体训练效率、智能体训练体系和智能体训练方法等技战术效果指标的评估体系,然后使用主客观方法对不同类型指标进行赋权,再根据指标性质将权值融合进入评估体系,实现基于融合权重的智能体决策效果评估。构建了陆上合成分队进攻作战场景,利用该方法对6个智能体进行评估验证,能够获得智能体的综合排名,有效避免了单一指标的评估局限。该方法对作战决策智能体评估提供了新的思路,符合作战环境需要,具有一定的应用价值。