基于回合制对抗推演的探索性仿真实验兵力行动序列生成

信息时代的战役、战斗越来越呈现出复杂系统的特性，而探索性仿真实验正是一种研究复杂系统的有效手段。为向探索性仿真实验提供符合人类决策过程的兵力行动序列，基于人机结合的思想，采用回合制对抗推演方法来生成决策序列并加以优化，并对决策向兵力行动转化的模型进行分析，将决策序列转化为兵力行动序列，为后续仿真实验提供了仿真输入。研究成果对军事专家如何参与探索性仿真实验具有一定的借鉴意义。     

态势推演系统结构研究

根据现代战争对作战指挥的需求,分析态势推演系统的特点,进而提出态势推演系统的结构,并简要分析了系统实现的关键技术。     

基于注意力机制的兵棋对抗态势预测方法

以不可观察算子实时位置预测为例进行兵棋对抗态势预测方法研究。训练基于注意力机制的陆战场战术级兵棋不可观察算子实时位置端到端预测模型。对高维离散兵棋态势特征进行低维嵌入,用多头自注意力机制学习特征交叉,通过把兵棋地图的各个六角格视为单独的类,将算子位置预测转化为稀疏特征下的多分类问题,达到33.47%的top＿1预测准确率,相较其他模型至少提高2.57个百分点,并具有良好的可解释性。     

登陆作战推演方案评估模型研究

依据作战仿真推演及登陆作战过程特点,基于作战推演方案评估框架,制定针对登陆作战想定的推演方案效能评估指标体系;提出结合主观权重、客观熵权的TOPSIS方法,构建了组合熵权TOPSIS作战推演方案评估模型;基于登陆作战想定,通过仿真推演试验验证了作战方案评估模型的合理性,结果表明,该模型对登陆作战仿真推演方案的效能评估可行有效,克服了复杂性、主观性不足等问题,为仿真推演作战评估提供了新的方法思路。     

兰德战略评估系统及其影响

兰德战略评估系统是一套基于作战模拟和建模分析的自动化、计算机化的兵棋推演系统,用于改善美国国防部的战略分析方法。梳理分析了该系统的发展历程、设计思想、模型结构和推演过程,介绍了系统在美军战争计划制定、政策层战略规划、世界发展趋势和军力平衡、联合作战演习和多国联合军事演习、制定和测试军事理论方面的典型应用。兰德战略评估系统的核心价值,就在于其开创了现代美国战略评估与战略分析的新思维、新方法、新时代。     

战略战役兵棋系统中的被动声纳探测仿真

针对海战反潜作战实际,结合战略战役兵棋特点,设计了被动声纳探测仿真流程框架。为模拟探测时间的随机性,提出了被动声纳探测时间模型,并确立了探测时间与探测噪声的关系方程。从舰艇声源特性和战场环境对噪声传播的影响两方面考虑,建立了舰艇声源方程和噪声传播模型。最后,在某模拟系统上进行了验证,结果表明模型符合战略战役模拟实际。     

兵棋导演战争的“魔术师”——近代军事科学的第三大发明

兵棋是作战模拟的重要方式之一，通过兵棋推演可以在一定程度上预测未来作战的进程，结局和可能发生的重要事件。而台军每年的“玉山兵推”更是引人关注。那么，何谓兵棋？兵棋推演又是怎么回事？下面就让我们一起来揭开兵棋的神秘面纱。     

联合战役兵棋AI体系框架设计及关键技术分析

深度强化学习在游戏智能决策领域取得了令人瞩目的突破。多智能体深度强化学习、分层深度强化学习等领域的研究工作正将深度强化学习研究引向深入。由于联合战役兵棋博弈复杂的问题构成难以仅依靠深度强化学习方法解决,因而需要将人的知识经验有机融入强化学习过程中。对深度强化学习算法进行综合分析,并系统总结梳理联合战役兵棋AI的军事运用需求,在此基础上设计联合战役兵棋AI的体系框架并就框架中的相关技术进行探讨。