MAS作战仿真中的人装单元Agent结构研究

研究了在多智能体系统作战仿真中人装单元Agent的结构，该结构以BDI模型为基础，由感知器、匹配器、信念集、愿望集、筛选器、意图、执行器和通信器等8个模块组成。介绍了每个模块的功能，并在给定仿真背景、元规则和能力属性的基础上进行了576次仿真对抗实验。实验结果表明，以这种Agent结构为基础的多智能体系统作战仿真结果符合军事常理，能够对作战仿真研究起到支撑作用。     

基于MAS的陆军合成师作战能力仿真评估系统

将Agent和MAS引入陆军合成师作战能力仿真和评估研究中,提出了基于MAS的作战仿真模型,详细讨论了MAS的体系结构、Agent的内部结构、Agent的编程实现和作战过程仿真的具体步骤,为建立作战能力仿真和评估模型提供了一个清晰的思路。基于对陆军合成师作战能力仿真评估系统的需求分析,提出了系统的总体框架,开发了实用的仿真评估系统.     

基于MAS的DSS自主协作运行体系结构模型研究

针对分布式卫星系统(DSS)自主协作运行特征,分析现有DSS体系结构,利用MAS理论与方法,提出一种适应动态、复杂不确定环境的DSS两级系统层次的混合体系结构模型.同时根据多星协作和星内自治的需求,给出一种较为通用的面向自主协作的卫星控制结构Agent模型,并讨论了该结构中各Agent组成、功能及相互联系.     

基于MAS的信息化战场火力战仿真建模

通过仿真实验进行演示、检验和评估,是研究信息化战场火力与指挥控制的有效方法.通过采用基于MAS的仿真方法,把火力战系统的内部组元直接映射成相应的Agent,研究了基于MAS的火力战仿真建模过程,提出了基于MAS建模的火力战系统总体框架与工作过程,并进一步研究了火力战Agent的定义与工作原理,为未来信息化战场火力战相关项目技术演示提供平台基础.     

基于多智能体的反导传感器任务规划算法

首先探讨了反导作战中各类传感器资源的构成特点和功能划分,然后基于多智能体multy-agent system(MAS)的分布式人工智能技术提出了适应反导作战需求的传感器任务规划体系架构,既而深入分析了体系架构中各类agent的主要功能,最后给出了一个实体层传感器的任务规划流程和算法实例,为构建高效率、智能化的反导作战多传感器任务规划技术提供了一种有效的研究方法。     

基于MAS的战时装备机动保障模型研究*

建立了一个基于多agent系统的战时装备机动保障模型,定义了划分层次和各agent模块的功能,并重点介绍了机动保障过程中机动过程和抢修作业过程模型的构建,为战时装备机动保障指挥提供辅助决策。     

作战系统MAS中的作战行动域与实际组元逻辑关系分析

建立作战系统多Agent系统(Multi-Agent System,MAS)组织,必须首先建立由作战系统实际组元到Agent的映射。围绕作战系统MAS的建立,在提出由作战系统实际组元到Agent的映射过程与方法的基础上,提出了作战系统领域概念视图、作战行动域及其各层次概念、实际组元逻辑关系分析的基本方法,为实现基于多Agent的作战系统建模与仿真奠定基础。在基于多Agent的信息化战场多传感器仿真演示系统中,证明了该方法的可行性与有效性。     

基于MAS的战时装备机动保障模型研究

建立了一个基于多agent系统的战时装备机动保障模型,定义了划分层次和各agent模块的功能,并重点介绍了机动保障过程中机动过程和抢修作业过程模型的构建,为战时装备机动保障指挥提供辅助决策。