智能时代的军事训练变革

随着智能技术的发展,人类已逐步迈入智能时代,而智能时代催生了军事训练变革。本文从智能技术影响军事训练典型领域的角度,分析了智能时代背景下,以大数据和人工智能为核心的智能技术,如何影响军事训练的理念、内容、方式及管理,并催生了这些领域的变革。研究表明,智能时代发展背景下,军事训练理念将更加先进,训练内容更加融合,训练方式更加有效,训练管理更加精准。     

信息化战场中基于智能体聚类的信息处理

研究了信息战条件下信息的处理问题,通过分析信息化战场条件下战场环境和人员的特点,提出了一种基于智能体聚类的信息处理方法,通过该方法来实现战场信息的通信、传输、交换从而协助指挥员决策。该方法的特点是可以根据战场的环境进行聚类,降低了信息的复杂度从而保证及时有效地传递消息。该方法通过智能体平台实现,具有一定智能性并减少了指挥员的决策难度,对指挥自动化而言是一个很好的实例。     

压电界面电极的应力强度因子

建立了压电界面电极的力学模型，利用有限傅里叶变换方法将相应的力电耦合问题描述为奇异积分方程，并得到了界面应力及其强度因子的解析解。讨论了结构几何参数对应力强度因子的影响。基于强度设计的观点得到两方面的结论：一是界面中心电极优于偏置电极；二是界面长度的最优值为中心电极长度的2倍。     

基于多目标多维模糊决策的装备战场损伤等级评定方法

针对装备战场损伤等级评定中具有较大的模糊性和随机性问题,应用多目标多维模糊决策的基本原理,提出一种带有信息熵和调控系数的目标函数,得到新的模糊决策识别矩阵和目标权重的计算模型,为装备战场损伤等级评定提供了一种有效方法。该方法根据3种不同情况,给出了相应的计算步骤,计算结果较准确地反映了装备战场损伤程度。新的计算模型不仅对多目标多维模糊决策理论模型的发展进行了尝试,而且丰富了装备战场损伤等级评定方法。     

基于多Agent的编队导弹攻击火力分配的优化研究

目前解决火力分配优化问题的更多的是运用静态的数学模型,忽略了作战是一个激烈对抗的过程.为了更全面地研究编队导弹攻击分配的优化问题,提出了一种基于多Agent的编队导弹攻击火力分配仿真优化研究的方法.首先建立了舰艇Agent的模型,研究了Agent的演化模型,建立了基于Agent的火力分配的优化模型.通过Agent自身的演化,从而达到整个编队导弹攻击的火力分配决策的优化目的.最后给出了仿真试验,对仿真结果数据的分析,验证了方法的可行性.     

基于Multi-Agent的工程保障排队系统仿真

针对作战工程保障过程中，工程兵部队保障对象多、作业范围广、时间紧而工兵资源相对不足的特点，利用排队论与Multi-Agent技术建立了工程保障排队系统仿真模型；将任务、保障分队、队列抽象为不同Agent，通过各类Agent间的交互作用仿真工程保障排队现象，提出了一种保障分队作业类型的动态调整算法，采用Repast平台进行实现。实验和分析表明，模型可以真实地模拟作战工程过程中的排队现象，对减少任务等待时间、提高工程保障作业效率有借鉴意义。     

基于Multi-Agent的航空集群系统重构机理研究

集群作战是未来空中作战的主要样式,其重构机理的研究对于提升航空集群执行任务的整体性能以及在遭受攻击时的生存能力具有重要作用。从作战任务层面出发,对集群系统重构的定义以及类型、触发机制和基本原则进行了分析阐述;借鉴博弈论理论,将航空集群系统分布式重构问题映射为多Agent之间的合作-竞争问题,建立了基于Multi-Agent的系统重构模型,给出了重构的流程与算法,为航空集群系统自适应重构能力的设计实现提供了理论技术支持。     

面向大规模容器集群的网络控制技术

针对容器技术在网络层面缺乏控制的问题，设计一套面向大规模容器集群的网络控制架构，分别从容器集群网络的灵活组网、智能适配以及安全隔离三个方向进行研究，主要解决大规模容器集群部署中的网络适配和隔离控制等关键问题。实验结果表明，设计的网络控制架构可以根据网络特点有针对性地实现虚拟局域网的快速划分、网络节点的稳定迁移和节点通信的精确隔离控制。