微分博弈在无人机集群攻防中的应用研究

为了解决传统微分博弈理论的局中人规模受限问题,针对固定翼无人机目标-攻击-防御三方集群对抗场景,提出了一种基于微分博弈的集群攻防决策算法。该集群攻防决策算法利用基于Dubins路径价值函数的拍卖算法将集群攻防对抗问题解耦为目标-攻击者-防御者三方微分博弈问题,并且融入载体坐标系转换以及自动驾驶仪控制模型等约束,实现三维空间中以加速度为控制输入的集群决策,为等规模三方集群对抗问题提供协同决策控制。仿真实验结果证明,提出的集群攻防决策算法对于多种规模的无人机集群均能生成攻防角色对应的决策控制,实现包括目标-攻击-防御三种角色的三方集群攻防空战决策,在优化个体决策的同时,兼顾集群内无人机间的协同性。     

河北省河北军民融合暨国防工业协同创新成果展洽会召开

<正>2014年12月5日,河北军民融合暨国防工业协同创新成果展洽会在廊坊举行。会议集中展示了多项军民两用产业化成果,共达成合作意向726项,签署合作协议146项,项目总投资680亿元。会上还成立了全国首个军民融合产业发展投资基金以及河北省空间信息产业联盟等六大科技创新联盟。来自全省的军工企业、军工科研单位,军队维修保障企业,民爆企业、军民融合企业、民营企业等其他相关行业的企业代表共近千人参会。     

武器装备体系结构演化博弈框架

制定武器装备体系的发展策略和方案时需要对装备体系结构的动态对抗变化过程进行建模和仿真分析。该过程时间跨度大、涉及因素多,目前缺少定量描述方法。将演化仿真与博弈论结合,提出了武器装备体系结构演化博弈方法及其分析框架。详细分析了武器装备体系结构发展过程的博弈要素映射和演化方式,给出了演化博弈方法和同步、异步博弈的定义,着重研究了演化博弈框架的组成、形式化描述方法、分析问题的阶段与步骤。以“星球大战”计划期间美苏导弹防御系统演化博弈为例,验证了方法的可行性和有效性。     

航空军事运输服务采购中格式合同博弈分析

文章在格式合同价值分析的基础上,对航空军事运输服务采购中的军方与航空公司在格式合同中博弈进行研究,分析格式合同双方当事人权利义务的失衡,并得出军事运输服务采购对格式合同要限制的结论。     

基于能力匹配的网络化防空作战联盟生成研究

作战联盟用于描述网络化防空作战的组织框架,其生成问题是研究网络化防空作战协同的基础。首先从任务、联盟表达、能力含义等方面对防空作战联盟问题进行了描述;然后从防空作战节点与面临任务在能力上的供需关系出发,建立匹配、匹配域、能力裕度等相关观念,并依据防空作战联盟形成的不同准则,分别建立基于能力裕度最大和基于执行节点数最少两个NADOC生成问题的约束优化模型;最后通过案例对模型进行了验证分析。     

安倍新内阁一路向右

9月3日下午,安倍内阁改组大名单出来不久,《华尔街日报》日文版便有“惊人”发现：包括首相安倍晋三在内,安倍新内阁19名成员中,15名是右翼团体“日本会议”成员,比改组前还多了两人。“日本会议”是何方神圣？用日本媒体的话说,设立于1997年的“日本会议”是日本最大的右翼组织,并与“神道政治联盟”等其他一些主要右翼团体有着千丝万缕的关系,对当前日本政治右倾化起着“孵化器”和“吹风机”的作用。     

计划中的时序偏好表示和非单调推理

针对行动序列计划中的时序偏好问题开展研究,重点关注时序偏好集合内部存在不一致性时完成行动计划的方法。论文的难点和创新点体现在两个方面。针对时序偏好的表示问题,建立了一种二元描述结构,能够实现对时序约束和时序偏好的归一化描述。使用计算辩论技术建立推理框架,用以排除约束/偏好集合中的冲突关系,获得具有最大一致性的约束/偏好子集。在此基础上建立了一种新的计划生成策略,通过映射的方法得到行动序列片段,组合这些片段后形成完整的行动序列计划。通过实例验证了方法的可行性。     

能源地缘政治与中日东海合作前景

长期以来,世界各地涉及岛屿争端和海洋权益的地缘政治博弈从未间断过,中日钓鱼岛争端同样体现了中日两国的地缘政治博弈。但是,如果转换到能源地缘政治和海洋法的视角,中日东海争端将有一个崭新的思路。中日在东海开发与海洋划界乃至能源合作上有无合作空间,国内外学者的答案是肯定的,从包括石油、天然气、煤炭、核能、可再生能源的开发与利用、节能等在内的“大能源”的角度看,中日在能源问题上完全可以实现“合作大于竞争”的新格局。     

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。     

一种基于RST的多准则选择和排序问题解决方法

提出一种多准则方案对偏好程度粗度量的一般方法。构造了一种从参考方案集中获取偏好规则并用于全体方案排序和选择的方法。将参考方案对的偏好关系定量分级表示为能反映方案间关系的成对比较表 ,对综合偏好关系进行粗近似后获取决策者偏好规则 (偏好模型 ) ,在此基础上利用打分机制完成方案的选择和排序。最后分析了新方法的有效性。