基于对抗分析的战略博弈推演方法

大国博弈日趋激烈,战略博弈推演逐渐成为各国面对战略博弈问题进行评估决策的重要方法。立足战略博弈特征,提出基于对抗分析的战略博弈推演方法,从战略博弈中各推演方针对策略选项的立场、意图和质疑等认知信息描述推演场景,识别当前场景各推演方存在的冲突矛盾点,评估战略态势,并构建多阶段战略博弈推演模型。通过示例表明该方法分析战略博弈问题的可行性与适用性,可为指挥决策提供支撑。     

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。     

电子对抗仿真推演系统研究与应用

研究电子对抗仿真推演系统体系结构与开发技术。根据当前作战模拟系统特点与电子对抗仿真推演系统需求,设计了电子对抗仿真推演系统的体系结构。针对系统的可扩展性与可重用性需求,研究了组件开发技术。实现了基于HLA/CORBA混合模式的某机载雷达对抗仿真推演系统,该系统具备组件开发支撑工具。通过应用开发证明,研究的相关技术提高了系统的开发效率与交互能力。     

结构化装备型号需求论证模式研究

结构化是系统工程分析问题的重要手段。为给装备型号需求论证工程化提供理论依据与技术支撑,对结构化装备型号需求论证模式的相关问题进行了研究。分析了装备型号需求论证流程,界定了装备型号需求论证工作范围,明确了装备型号需求论证的内部流程和外部边界;针对一体化联合作战要求,提出了有指导性的需求论证策略,确保结构化装备型号需求论证模式的科学性;借鉴美军体系结构技术,构建了结构化装备型号需求论证空间,对整个论证空间的结构设计、论证域的划分和各论证环节的论证任务进行了深入研究,从技术角度实现了需求论证过程的结构化。     

面向战略决策的预实践平台

未来的全域战争和竞争将对正确理解信息和快速决策提出更高的要求,以数字决策为代表的人工智能技术已受到广泛关注。以战略能力博弈决策为需求背景,构建集智慧前台、智能中台和数据后台三级子系统于一体的预实践平台的设计框架。同时,厘清“数字化决策仿真智能脑技术”“体系智联网仿真试验床技术”“使命手段博弈推演技术”“评估案例大数据技术”4项工程技术要素。预实践平台通过将智能算法引入到战略评估与管理领域,借助算力技术发展实现定量模型与定性认知的有机融合。全面深入建设预实践平台,对军队战略规划数字化建设和数字政府建设具有重要意义。     

基于演化博弈的结构化无人集群协作控制方法

针对无人集群作战中的分工合作问题,提出了一种基于演化博弈的结构化集群协作控制方法.分析无人集群分工合作需求,基于演化博弈理论,构建结构化集群分工合作模型;在此基础上,理论推导模型的演化动力学过程及博弈均衡解,得出集群分工合作的形成条件;最后,以集群火力打击任务为想定,仿真规则图及一般拓扑上的集群策略演化过程,仿真结果与理论推导相印证,证明了模型方法的合理性与可行性,为相关理论向实际应用转化提供了初步和有意义的探索.     

方案评估动态推演模型设计

指挥机关制定战斗方案后,使用仿真方法进行评估已经成为部队验证方案或计划可行性的重要手段。但目前对于仿真系统的关键引擎动态推演模型如何构建尚没有细致的研究,可参考性、操作性不强,本文系统地探讨了动态推演模型的构建,分析了动态推演在方案评估过程中的作用,设计了军事概念模型,给出了关键步骤的操作、算法、及关键技术,利用该动态推演模型可以构建各种用途的动态推演系统,模型及系统提供指挥员进行战斗方案评估的新的手段,能有效提高我军对方案定量分析的能力。     

海军兵棋演习系统研究

兵棋演习系统是我军未来开展模拟训练的重要手段,针对国内外对兵棋推演系统现状及技术发展趋势进行研究,提出海军兵棋演习系统的发展方向和设计方法,并结合海军兵棋推演的研究内容重点,给出作战规则建模、指挥关系建模等主要关键技术的解决方法,为我国海军未来兵棋推演系统设计、研究和发展提供技术支撑。     

论作战实验方法

从定性到定量综合集成方法是作战实验的指导理论。根据作战实验模式,作战实验方法可分为模拟分析、对抗推演和综合研讨方法。模拟分析方法是支持作战实验最主要的定量分析手段。对抗推演方法是支持作战实验中考虑策略博弈的主要分析手段。综合研讨方法是支持作战实验中专家体系运行,考虑专家知识与经验,实现从定性到定量综合集成的最主要手段,综合研讨方法强调“人机结合、以人为主”。     

陆军智能化作战大样本推演技术研究

针对复杂作战背景下不确定性带来的作战推演技术难题,本文面向方案推演分析和战法战术优化分析等实际应用需求,以不确定性、深度学习、数据挖掘等相关理论为基础,重点从推演分支生成、作战指挥智能化决策、推演数据可视化分析等方面进行研究,为陆军基于智能对抗推演理论和技术进行联合作战概念分析、武器装备论证实验、作战方案推演分析和战法战术优化分析提供支撑。     

核危机博弈冲突消解图模型分析

核安全是国家安全体系的重要组成部分。针对博弈过程定量化分析方法的不足,调整冲突消解图模型分析方法并将其应用于核危机博弈分析。提出冲突消解图模型分析流程、相关定义和矩阵表示方法;以1969年爆发的中苏核危机为背景,基于历史数据构建核危机冲突模型,应用矩阵表示算法分析博弈状态演化过程;引入博弈政策和军事能力两类模型参数,调节参数进行博弈模型敏感性分析;应用联盟分析方法识别出可能存在的决策者联盟及其对国家关系演化的影响;根据模型数据分析结果,总结相关结论和决策参考。研究结果表明,冲突分析方法适用于核危机管控研究,采用与军事实力相匹配的策略在危机博弈演化中具有重要作用。     

航天器轨道追逃态势分析的水平集方法

航天器轨道追逃是当前航天动力学与控制领域的研究热点。针对轨道追逃定性问题开展研究,提出了一种综合运用降维动力学模型和后向可达集的航天器近距离轨道追逃态势分析方法,以支撑任务可行性分析;通过在视线旋转坐标系下推导博弈系统降维动力学模型,建立近距离追逃定性问题模型,减少了状态空间维度;使用目标集的后向可达集描述捕获区并划分追逃状态空间,基于水平集方法建立可达集在降维动力学模型中演化的动态HJI(Hamilton-Jacobi-Isaacs)偏微分方程,并设计WENO-TVD求解器数值计算HJI方程终值问题粘性解,完成了追逃目标集的准确描述并避免了可能出现的终端奇异现象。通过不同推力构型的追逃场景数值仿真验证了方法的有效性,展现了一次计算批量化处理初始态势的功能。     

空天防御作战规划问题研究

从技术与作战结合的角度,系统分析空天防御作战系统和对抗特点等问题,构建了"态势组态—目标排序—目标分配—冲突动态最优预测"新型作战规划方法,提出"博弈控制理论与方法",论述了空天防御作战规划方法论。对空天防御作战规划理论研究有一定参考价值,为发展空天防御作战规划系统提供了研究思路和技术支撑。     

联合战役推演系统中岸舰导弹兵力仿真模型设计

在分析了战役级推演系统的特点和要求的基础上,探讨了岸舰导弹兵力、装备仿真模型的设计思路,分析了实体模型的构建方法,对仿真模型设计中的不同仿真实体对仿真时间步长需求不一致问题、仿真模型粒度与推演速度匹配问题、＂人在回路＂装备的应用仿真与＂人不在回路＂的推演模式之间的矛盾等几个关键问题进行了研究。     

关于战略级推演模拟型作战实验的思考

摘要：在划分作战实验类别的基础上,界定了战略级推演模拟型作战实验的基本概念;从国家战略目标确立、国际局势把握、联合作战指挥人才培养的角度,阐述了战略级推演模拟型作战实验的作用及意义;从以军事战略方针为指导、与军队建设和军事作战协调发展、以作战实验机构为依托、以作战实验技术手段为支撑的角度,分析了战略级推演模拟型作战实验的基本要求;从功能结构、逻辑概念结构、运行模式的角度,进行了战略级推演模拟型作战实验室的初步设计。研究结果可为推动作战实验的创新发展提供理论参考。     

装备采办中一级密封招标的博弈均衡分析

针对装备采办中的一级密封招标问题,分析了招标过程中的博弈特点,给出了一维贝叶斯均衡的求解方法和解析表达式,论证了在军工企业的最优战略是选择博弈的贝叶斯均衡,军方的选择是增加竞标者的人数。然后,重点分析了招标过程中的多维博弈问题,给出了多维贝叶斯均衡的一般求解方法,并针对特定的事例进行了多维均衡分析。最后,在多维博弈的框架下对一维博弈和多维博弈的均衡结果进行比较分析,结果表明：在一级密封招标过程中,多维博弈均衡是军工企业的最优战略。     

战略投送兵棋推演初探

战略投送与战略决策、战争准备、作战计划等密切相关。战略投送兵棋推演能够模拟并展现战略投送的全过程,为首长决策提供支持。研究了战略投送兵棋推演的人员、流程、规则,设计了单位算子、事件算子、地图板等要素,为相关研究提供参考。     

兵棋在作战效能试验中的应用

兵棋是对战争过程进行研究和评估的军事科学工具。针对作战效能试验中存在的实装对抗组织实施难度大、周期长、消耗大的问题,运用兵棋进行作战效能试验可以为武器装备的试验鉴定提供依据,提高试验效率,对完善武器装备试验体制起到良好的协同构建作用。分析兵棋的特性和作战效能试验的特点,提出将兵棋应用于作战效能试验所需要的关键技术,研究了将兵棋推演用于试验的系统构建方法,明确了推演流程,提出了基于贝叶斯网络的评价方法。     

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。     

基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架

针对兵棋推演的自动对抗问题,文章提出基于深度学习网络和强化学习模型来构建对抗策略。文章结合深度强化学习技术优势,立足多源层次化的战场态势描述,提出面向智能博弈的战场态势表示方法;将作战指挥分层分域的原则同即时策略游戏中的模块化和分层架构相结合,提出一种层次化和模块化深度强化学习方法框架,用于各决策智能体与战场环境交互的机制以及对抗策略的产生;为满足实际作战响应高实时特点,提出压缩的深度强化学习,提升模型输出速度;为改善对不同环境的适应性,提出利用深度迁移学习提升模型泛化能力。