智能主体在侦察情报模拟仿真中的应用

针对侦察机构的特点,将智能主体(Agent)的理论应用于侦察模拟训练系统的开发。分析了侦察机构的能力组成,将侦察机构的能力分为六个部分:智能能力;侦察能力;机动能力;通信能力;隐蔽能力;作战能力。在此基础上提出侦察机构智能主体的结构和系统体系结构。经开发原型系统验证,模拟系统可以正确的反应战场上侦察机构的功能和特性,该方法可以满足侦察参谋的情报处理训练、侦察效能和侦察战法研究的需要。     

基于多Agent的要地防空指挥决策体系结构

针对要地防空指挥决策体系结构开展研究。首先，对战术单位级指挥决策功能进行分析，并给出防空指挥决策功能结构；引入多Agent系统概念定义TCA、FCA、OA三类作战智能体，建立基于多Agent的指挥决策模型并设计给出FCA的详细结构，结合集中式和分布式指挥决策体系的优点，提出有限集中指挥下的火力单元协同决策体系结构；最后，采用NetLogo平台设计实现指挥决策体系拓扑结构，验证了所建立体系结构的可行性。     

改变未来世界的“智能尘埃”

最近,“智能尘埃”(smart dust)的概念见诸媒体。始作俑者克里斯·皮斯特是美国加州大学伯克利分校的工程学教授,一个想要用尘埃覆盖整个世界的人。他把自己的公司取名为“尘埃”,每天都要生产一箱箱的尘埃运往全球各地。当然,它们绝非普通尘埃,而是一种由许多小型廉价智能无线传感器组成、尘埃之间可以相互通信的智能尘埃。由这些尘埃组成的独立网络几乎可以监测到地面上所有的信息,从气温、人群数量到交通流量,甚至包括地震的破坏程度和海鸟的健康状况。它们就像被派出的千千万万个默默无闻、不被察觉的哨兵,在地球     

基于广义三维分配的数据互联算法研究

针对多维分配问题中基于次梯度算法的拉格朗日松弛算法每次迭代都要对每个子问题进行最小化运算以更新乘子的缺陷,引入了优化数学里的代理次梯度算法,修改次梯度表达式和乘子更新公式,提出了基于代理次梯度的拉格朗日松弛数据关联算法.在问题规模较大的情况下,节约了计算时间,降低了跟踪丢失率.仿真结果证明了算法的有效性.     

分层分布式分群监控体系下的网格资源发现机制

网格中资源发现机制是把资源提供者和资源请求者联系起来的重要环节.在分析分层分布式分群监控体系结构和现有资源发现机制的基础上,提出将集中式目录服务、资源路由表和移动代理三种机制相结合的网格资源发现机制.实验验证该机制在小范围内查找具有性能高效的特点,而在大范围内查找减少了资源发现代理的分发数量,降低了系统消息的负载,进而降低了网络资源的占用.     

基于云环境的边防智能视频监控系统建设构想

传统视频监控系统在施工周期、空间扩容、信息共享、管理维护等方面存在诸多困难和问题。论文在调研分析现有边防视频监控系统的基础上,提出了一种基于云环境的智能视频监控系统,并对该系统的拓扑结构、逻辑架构、工作流程和系统特点进行了详细介绍。该系统通过虚拟化物理资源、云端化视频录像、自动化业务处理流程以及提供丰富的API接口,可以实现全天候实时监控、智能化检测预警和便利化信息查询等功能,满足授权用户在任何时间、任何地点采用多种通信方式获取统一的视频监控服务需求。     

战场工程动态防御战法初探

本文结合军事态势、武器威胁及战争模式,根据战场工程的发展特点,总结分析了战场工程的五种基本属性。基于自身属性变化,融合我国的积极防御思想,提出在信息化战争条件下,应充分发挥战场工程的防御机制,并结合现代智能技术,构建一种基于策略调度和重构反馈机制的战场工程动态防御战法,提升人员和装备的生存能力,补充完善现代战场工程防护体系,为赢得未来战争提供必要的支撑。