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951.
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。  相似文献   
952.
系统评估效度的定量化分析是评估后检验的有效方法,对于判断评估方法的相容性、评估结果的合理性具有重要意义。研究了等级相关系数法、兼容度优化法、肯德尔和谐系数法和模糊聚类法等4种效度分析方法的原理和步骤,分析了各种效度分析方法的优缺点,并通过实例验证了4种方法分析结果的一致性。  相似文献   
953.
研究MAS在装备综合保障仿真中应用的方法与工作流程,结合实际应用系统的设计与开发,将基于Agent的离散事件仿真建模技术引入系统RMS建模与仿真研究中,开发了一个原型系统,并进行了实验验证。研究证明,基于Agent的建模与仿真方法可用于大型复杂装备综合保障系统的建模与仿真。  相似文献   
954.
战场范围扩大、战斗实体位置疏散使得按照位置进行聚类的方法可信性降低。担负同一作战任务的若干战斗实体往往因保持队形的需要而具有相似的运动规律,因此,使用实体位置、速度、加速度等运动参量进行模糊聚类能够克服位置疏散带来的聚类困难。对实体的运动参量进行归一化,建立模糊等价关系矩阵,根据需要选择适当的截集水平进行聚类,得到不同级别建制的聚类结果。经实验数据检验,该方法能够取得满意的聚类效果,辅助各级指挥员对战场态势进行分析和评估。  相似文献   
955.
复杂战争系统建模与仿真需求及ABMS方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
复杂战争系统与一般的物理系统相比,建模与仿真条件、要求与过程有着明显差异。在论述战争系统及其复杂性的基础上,分析了复杂战争系统一般的建模与仿真方法及存在的问题,重点分析研究了基于Agent的建模与仿真(ABMS)方法。将ABMS方法应用于信息化战场多传感器仿真演示,验证了其对复杂战争系统建模与仿真的可行性与有效性。  相似文献   
956.
互联网作为一种新兴的现代信息传播工具,已成为获取知识、通信交流、休闲娱乐等的重要手段,互联网在带给我们极大实惠的同时,其复杂性、隐蔽性和虚拟性也给部队官兵特别是青年官兵带来了负面影响。应对这种负面影响,我们的思想政治工作要在网络上打进攻战,争夺网络上的主动权。  相似文献   
957.
国外陆军隐身技术发展动向   总被引:1,自引:0,他引:1  
目前,国外陆军正积极进行多波段兼容隐身材料技术和隐身结构技术的研究,这两者代表了今后陆军隐身技术的主要发展方向。  相似文献   
958.
基于机器翻译的原型句蜕及其包装研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
首先简要介绍了HNC理论及其机器翻译观,结合机器翻译的难点与原型句蜕存在的普遍性,说明了解决原型句蜕变换的意义:接着对原型句蜕构成现象进行了描述,从汉英语义块构成对比分析中导出了汉英变换规则;从现有的机器翻译系统所暴露的问题中,说明原型句蜕变换对提高机器翻译质量的必要性和可行性;最后是对本文的结论和说明。  相似文献   
959.
基于Multi-Agent的油料动态优化调拨系统研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
将Multi-Agent理论与方法引入到油料调拨领域,对油料动态优化调拨问题进行描述与求解,提出基于Multi-Agent的油料动态优化调拨系统体系结构,构造面向油料保障过程的各类Agent及其运行机制,建立相应的油料动态优化调拨模型,阐明基于Multi-Agent的油料保障资源分布式管理,对提高油料快速保障效率具有重要意义。  相似文献   
960.
美国佛罗里达大学计算机和信息科学及工程系两位学者负责的课题组开发出一种多模型面向对象(OO)的仿真环境(MOOSE)。这种环境是用于建模及开发仿真软件的框架.它的结构派生于面向对象的物理模型(OOPM).它将传统的面向对象的方法论扩展到允许属性和方法取模型为其值.MOOSE模型库(MMR)允许分布式模型定义,进而支持以万维网为基础的仿真,与万维网整合,使其在因特网上可用。MOOSE以多模型为特征,而多模型是一种面向对象的模型提炼与抽象的方法,它允许不同种类的分层模型的创建。组成多模型的动态模型包括有限状态机,功能块模型,方程约束模型以及基于规则模型.MOOSE强调可视化和对于OO隐喻的有效使用,从而连接概念化的模型和程序,并捕捉模型的几何和动态特征.MOOSE的人机界面有两个图形化的用户界面(图形用户接口)建模器,用于模型设计;脚本,用于模型的执行控制及可视化.MOOSE的尾端产生用目标语言(如c++)表示的模型描述,然后编译并加上运行时间支持,构成引擎.模型的执行由引擎与脚本的同步运行构成。MOOSE方法促进了模型的发展,使其更加具有直观感,更利于模型作者之间的沟通,仿真程序与它们的概念模型间更好的一致性,部件重用以及模型/程序的可扩展性.  相似文献   
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