台湾“自造”潜艇只是一场梦

由于台海的军事平衡正朝着大陆方面倾斜,一旦战事爆发,台湾确实需要非对称战力来提升威慑能力。但无论是通过“自造”还是向外采购。潜艇都不是提升台军非对称战力的合适手段。事实上．由于过度关注潜艇作战能力建设,台湾其他非对称作战思想和战力建设都受到了影响。     

舰艇近区防卫武器协同运用

摘 要：水面舰艇近区防卫武器的作战运用研究是舰载武器作战运用研究的新课题。在分析近区防卫目标特征、武器特点、作战方法的基础上,提出近区防卫武器协同运用原则,基于作战时域的连续性及效果的叠加性,构建近区防卫武器使用逻辑结构,建立武器运用的对策模型,可为近区防卫武器的科学使用提供理论参考。     

体系攻防条件下的多阶段目标选择模型

针对体系攻防对抗条件下的目标选择问题,提出了一个基于完全信息序贯博弈的多阶段目标选择模型。该模型分析了目标体系攻防的博弈过程,使用动态贝叶斯网络描述了对抗双方策略对博弈状态的影响,将目标选择问题转化为标准的博弈树对策问题求解。然后设计了一种消除目标体系结构中与或子树的方法,以简化目标选择策略空间。最后通过案例说明了使用逆向归纳法求解目标选择策略的过程。结果表明,该模型和方法能够在体系攻防、目标间具有复杂层次关联的条件下为目标选择决策提供辅助。     

中美网络空间的博弈与竞争

随着中美实力差距不断缩小和信息技术的发展与扩散,网络安全成为中美新的竞争点和摩擦点,中美在网络安全问题上展开新一轮的博弈,具体体现为网络空间治理权之争、中美网络安全战略博弈和网络技术优势的夺取。     

海空跨域协同兵棋AI架构设计及关键技术分析

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。     

非对称空袭作战的特点

非对称空袭作战,是指充分发挥己方空袭兵器的作战效能,限制敌反空袭兵器效能的发挥,以单向打击的方式袭击敌目标的空袭行动。从近期发生的几场局部战争看,非对称空袭已经成为拥有高技术装备优势之敌的基本作战样式。与传统意义上的空袭作战相比,非对称空袭作战具有许多新的特点。以夺取信息优势为先导,创造非对称战场态势非对称空袭作战是以强大的陆海空军在多维空间进行的联合行动,通过单向打击方式达成空袭目的。而单向作战的一     

美军非对称作战特点

“非对称作战”是近年来美军提出的一种新的作战理论。它是指“不同类型部队之间的交战”,如空军对海军、海军对陆军的作战等。美军在1991年颁发的第1号联合出版物《美国武装部队的联合作战》中首次提出这一概念,当时被称为“不对等作战”。1993年在其出版的第3号联合出版物《联合作战纲要》中,又改为“非对称作战”,并作了具体论述。此后,美军在《2010年联合构想》(1996年)、《四年防务审查报告》(1997年)和新版《作战纲要》(1998年)等条令和文件中,进一步发展了“非对称作战”思想。之后,在1998年底的“沙漠之狐”军事行动和近期的科索沃战争中对这一理论进行了验证。由此,“非对称作战”正式成为美军重要的     

软博弈分析方法对比研究及整合发展思考

软博弈分析方法作为博弈论的重要分支,是经典博弈论的重要补充,在战略博弈分析中发挥着独特作用。分析了软博弈分析方法的理论发展脉络、军事应用现状,重点总结了冲突分析方法和对抗分析方法的优势与局限性,提出了两者整合发展的不同方案,并结合前沿科学理论方法,剖析了软博弈分析方法的新技术发展方向。     

求解非对称线性方程组的 s-BiCR算法

在BiCR算法的基础上,提出了求解非对称线性方程组的s-BiCR算法。首先,给出了s-BiCR的基本计算框架,介绍了算法基本原理及参数求解方法;其次,通过分析s-BiCR中剩余向量与方向向量序列的基本性质,推导出减少参数求解计算量的方法,并在此基础上提出了一种更为高效的s-BiCR算法;最后,证明了s-BiCR的正确性,即在第i步产生的近似解与BiCR第is步产生的近似解是一致的,同时,通过性能分析发现,s-BiCR的同步通信次数与访存次数明显少于BiCR,说明该算法具有很好的并行特性和数据本地性。大量实验验证了s-BiCR的高效性和正确性。