对抗环境下的智能兵棋系统设计及其关键技术

智能博弈对抗领域已成为当前研究的热门领域之一。侧重在兵棋推演系统的体系构建和模块设计,分析了兵棋推演系统的建模要素,包括兵棋要素、兵棋规则及智能接口设计,构建了智能兵棋推演系统的整体架构。通过A3C强化学习智能算法对系统设计进行可行性验证。其中,改进了强化学习训练过程的奖励设置,明确智能兵棋环境的状态输入、算法驱动过程及动作输出过程,通过自主实现的智能兵棋推演系统,验证了所提的系统理论与工作。该工作为基于强化学习的智能博弈系统的设计与实现提供了可行路径,并为以后基于强化学习的智能博弈对抗研究提供了基础平台。     

基于Web 服务和多Agent技术的水下平台作战推演系统构建

对象智能建模、模型调用管理等是水下平台作战推演系统设计与开发过程中的难点问题。基于OODA环指挥控制描述模型，刻画了水下平台作战推演的业务流程和功能，采用Web服务和Agent建模技术，建立了一种基于Web服务和多Agent技术的水下平台作战推演系统体系结构，有效地解决了作战推演模型的智能性、重用性和扩展性等问题，并给出了智能体建模的程序框架，对水下平台作战推演系统的设计与开发等具有重要参考价值。