基于复杂性分析方法框架的陆战Agent模型框架研究

陆战Agent是陆军作战复杂系统ABMS核心的基础要素,如何从系统的复杂性研究出发构建陆战Agent模型,是陆军作战复杂系统ABMS必须要解决的关键问题。以复杂性分析方法框架为指导,通过对陆军作战复杂系统ABMS内在本质和陆战Agent特点的分析,提出陆战Agent模型框架,为陆军作战复杂系统的ABMS奠定基础。     

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Petri网的Agent建模及其用于C4ISR的时间分析

本文将Petri网引入到Agent中,建立了基于Petri网的Agent模型,并运用该模型分析了C4I中的一个典型的指挥控制系统。     

面向Agent六元抽象概念建模方法

目前广泛应用的HLA技术体系仿真建模方法存在明显的缺陷,因此提出面向Agent的六元抽象建模方法。首先提出了六元抽象建模方法模型框架,六元抽象建模方法是在系统思想的指导下,从系统范畴视图、要素视图、结构视图、状态视图、运行视图、功能视图来描述实际作战系统的各个方面然后六视图进一步映射成描述概念模型的六大标识。面向Agent的六元抽象建模方法有助于提高仿真模型的完备性、逼真度和建模方法的规范化、可操作性。     

陆战Agent决策机理模型研究

陆战Agent是陆军作战复杂系统ABMS核心的基础要素,决策是陆战Agent选择并实施各种作战行动的驱动中心,如何构建符合陆军作战特点的陆战Agent决策机理模型,是陆军作战复杂系统ABMS必须要解决的关键问题之一.通过对陆战Agent决策特征的分析,结合陆战Agent"受控性"和"权威性"的特点,探讨了符合陆战Agent战场活动规律的决策过程,提出了基于效用理论的陆战Agent有限理性的决策方法,为陆军作战复杂系统的ABMS奠定了基础.     

基于Agent的装备采购供应商仿真模型研究

装备采购合同管理是一项复杂系统工程,目前常用的管理科学和系统工程的方法难以对其进行建模仿真并量化分析。基于Agent的仿真技术是研究复杂系统的一种有效、重要的方法。针对装备采办合同管理中的供应商选择问题,运用多Agent仿真技术建立模型并进行仿真。通过对仿真结果的分析,提出了有效选择供应商的合理建议。     

基于REPAST的岛屿空降作战仿真模型

选取Repast软件作为基础,研究在岛屿空降随机性登陆过程中所有作战单元的行为特征.依据基本编程原理,通过CAS理论和Agent加以展开,规范、抽象对应模型的先决条件,实现空降作战的行为模式和模型结构,拓展开源性编程的思路;总结岛屿空降作战仿真模型在军事辅助决策系统的具体研究方面.     

基于OOAgent的作战仿真建模方法

从战争复杂系统的特性出发,根据面向对象的思想和Agent建模理论,提出了基于OOAgent(Object OrientedAgent)构建战争复杂系统模型的方法。分别从OOAgent模型构建和E2BIO(Entity,Event,Behavior,Interaction,Organization)作战仿真模型体系两方面,研究了基于OOAgent的战争复杂系统仿真模型体系结构。研究结果有助于进一步对面向对象思想和Agent建模理论在仿真系统中的应用建模进行研究,并为战争复杂系统建模与仿真提供了一定的建模方法和模型体系构建的参考。