海空跨域协同兵棋AI架构设计及关键技术分析

以深度强化学习为核心的智能博弈技术在游戏领域内的突破和进展为海空兵棋AI的研究提供了借鉴。智能体架构设计是需要解决的关键问题,良好的架构能够降低算法训练的复杂度和难度,加快策略收敛。提出基于随机博弈的海空跨域协同决策博弈模型,分析了相关的均衡解概念;在分析典型智能体框架基础上,针对海空兵棋推演决策博弈过程,提出基于多智能体分层强化学习的智能体双层架构,能够有效解决智能体间协作和维度灾难问题;从兵力协同、智能体网络设计、对手建模和训练机制共4个方面分析了关键技术。期望为海空兵棋AI设计实现提供架构指导。     

面向多最优解组合优化问题的决策求解算法

针对具有固定物品总和、多最优解特征的组合优化问题,以固定总和实数子集问题和购买鸡翅问题为例,给出了这类多最优解组合优化问题的形式化表示。在分析枚举等经典算法基础上,提出了基于整数状态表示和实数状态表示的0-1决策递归搜索多最优解动态规划算法。针对该算法在最优解数量较大时,时间复杂度趋向O(mⁿ)的问题,提出了基于相同决策路径合并和基于0-x决策的两种改进算法。实验中两种改进算法的计算时间基本符合与O(nb+nm)的正比关系,表明对于这类多最优解组合优化问题具有良好的求解性能。