基于改进强化学习的多无人机协同对抗算法研究

多无人机的作战协同研究内容主要包含飞行协同、侦察协同及干扰协同,随着无人机数量及协同决策内容的增加,多智能体强化学习模型的状态空间及动作空间维度呈指数增长,多智能体强化学习算法在训练中不易收敛,协同决策水平难以得到显著提升。采用并对多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法原理进行模型构建,在此基础上提出了一种选择性经验存储策略的多智能体深度确定性策略梯度(SES-MADDPG)算法。该算法通过设置回收存储标准以及选择性因子,对进入经验池的经验进行选择性存储,以缓解奖励稀疏的问题。仿真实验表明,在保证算法时间复杂度的前提下,SES-MADDPG算法比其他强化学习算法有了更好的收敛效果,相较于MADDPG算法,任务完成率提高了25.427%。     

网络舆情引导智能代理模型

传统马甲机械发帖的网络舆情引导方式智能水平不高,引导效果不佳。人工智能的快速发展为网络舆情智能引导奠定了坚实的理论与技术基础。本文借用和改造智能体的思想和方法来研究网络舆情引导方式,构建自学习、自组织的网络舆情引导智能代理模型,具有网评帖文生成、引导时机与方法选择、协同引导等能力,能够根据网络舆情态势的发展,自适应调整网络舆情引导策略,实现智能化的网络舆情引导。本文的研究成果对于丰富网络舆论斗争理论,占领网络舆论制高点。具有重要理论意义和参考价值。     

机载多智能体任务系统研究

依据云架构背景下战斗机任务系统的作战需求,结合人工智能技术在航空领域的应用研究,提出了机载多智能体任务系统的概念。分析了任务系统的任务架构和功能架构,研究了多智能体任务系统的运行原理和基于OODA的并行任务管理机制,为战斗机智能化任务系统总体设计提供了参考思路,并可进一步推广至无人机领域。     

基于角反射器的诱扫主动攻击水雷方法

针对现有对抗主动攻击水雷方法的不足,根据主动攻击水雷工作特点,提出了利用串联角反射器模拟潜艇声反射,结合声扫雷具模拟潜艇声辐射,联合诱骗主动攻击水雷的方法。建立了模拟潜艇声反射强度计算模型,给出了从声反射强度及尺度特征方面模拟潜艇特征的方法,并进行了初步验证。为便于使用及提高对抗效率,对角反射器的类型、边长及构造进行了深度优化,显著提高了对抗主动攻击水雷时的效率,证明了该方法的有效性。     

基于多Agent的要地防空指挥决策体系结构

针对要地防空指挥决策体系结构开展研究。首先,对战术单位级指挥决策功能进行分析,并给出防空指挥决策功能结构;引入多Agent系统概念定义TCA、FCA、OA三类作战智能体,建立基于多Agent的指挥决策模型并设计给出FCA的详细结构,结合集中式和分布式指挥决策体系的优点,提出有限集中指挥下的火力单元协同决策体系结构;最后,采用NetLogo平台设计实现指挥决策体系拓扑结构,验证了所建立体系结构的可行性。     

导师带徒式智能指挥决策应用模式及关键技术

指挥决策智能化需求日益迫切,而近年来国内外军事智能方面的成就较少涉及这一领域。缺数据、缺知识、缺模型的现状,导致该领域智能化发展相对滞后。基于对领域问题的理解,创新提出导师带徒的指挥决策领域智能化发展思路,并基于近年来知识图谱、强化学习、大型语言模型等前沿技术的发展,构想了“学徒式知识提炼”“授徒式博弈推演”2套导师带徒式指挥决策应用模式,并指出了其中需要突破的关键技术,对指挥决策智能化攻坚具有一定指导意义。     

“认知智能作战”制胜机理及前沿技术

梳理未来智能化战争认知域主战场演进趋势和现实挑战,在厘清知识体系、构建底层逻辑的基础上,提出认知智能新理论范式,探索使计算机具备真正逻辑思维的原理和方法。以文化、信仰、价值观、意识形态为争夺重心,提出“认知智能作战”新概念,推动作战体系由信息化向智能化加速跃升,实现制生权向制脑权、制智权升级演进。从复杂性与多尺度视角研究下一代人工智能前沿技术,分析现有深度学习可解释性的瓶颈,推动动态、稳健与可信的智能模型与方法体系的构建。研发“认知引导机器人”武器装备,覆盖“观察,判断,决策,行动”认知攻防全流程,在塑造意识形态、占领对手文化语系、柔性认知干预、正向价值引导等方面实现主导战场行动。     

未来高科技地雷

近年来,世界各国在对传统普通地雷不断改进的同时,正在积极研究地空一体化攻防高科技地雷。随着高技术广泛应用于地雷研制,地雷的性能将不断改进,技术战术水平将不断提高。     

智能军用语言信息处理的研究

本文在剖析“填空式”语言信息处理特点的基础上,提出了智能军用语言信息处理的概念。同时,对军用语言与自然语言进行了比较,提出了一套适合于智能军用语言信息处理的工作步骤,并以问答系统为例,介绍了相应系统的总体设计和主要工作流程。