基于课程强化学习的联合海空博弈决策模型训练方法

针对多智能体深度强化学习在解决联合海空作战战术博弈决策模型难以训练优化问题,结合多智能体深度强化学习在智能化指挥决策问题中的应用性优势,以及课程学习在复杂问题研究中的改进优势,构建基于马尔可夫决策过程的联合海空战术决策过程模型,提出基于复杂度指数函数的任务复杂性度量方法,建立基于值分解网络算法的求解模型。针对一个典型联合海空作战战术决策场景,构建从易到难的课程学习任务和模型求解框架,设计针对任务的决策模型训练方法,在兵棋推演仿真系统上,对模型训练方法的可行性进行了验证。     

起立 向“电子装甲“时代:装甲战车的干扰系统

在可预见的未来,对于能在战术和战役范围采取决定性独立行动的面部队基层单位来说,主战坦克恐怕仍然是其核心部分。因此,防护这种贵重器材就被看作一项着要任务。装甲战车的防护装放弃传统的装甲防护方式,而向自我防护新领域－电子自我防护体系进军。     

地面发射的“灵巧“弹药行将出现

本文介绍西方各国由火炮、迫击炮发射的“灵巧”弹药的发展情况、性能、特点,并分析了发展趋势。作者认为,一旦真正“打了就不用管”的弹药能投入使用,由于军费不足,则将使陆军寻找价格比常规弹药高不太多的“半智能”型弹药。     

IDSS的一种熔合式系统结构

本文首先简要介绍智能决策支持系统（ＩＤＳＳ）的研究情况,在ＩＤＳＳ的典型系统结构的基础上,提出了一种新的熔合式结构,并对其进行了分析。最后对该系统结构在系统设计是的注意事项进行了说明。     

基于合作博弈的智能集群自主聚集策略

以无人车集群系统协同监视再入体着靶过程为任务背景,开展智能集群自组织策略相关技术研究。设计无人车集群执行再入体着靶协同监视的集群行为模式;针对协同监视过程中的集群聚集行为,提出基于合作博弈的智能集群自主聚集策略。各智能体以实现群体聚集为"合作目标",以降低自身能量消耗为"竞争目标",开展博弈;基于微粒群算法规划局部路径,最终使群体系统涌现出聚集行为。仿真实验验证了设计的自主聚集策略的有效性。     

一种基于分层智能混合决策的多Agent框架

智能对于指挥决策模型非常重要,也是提高模拟训练和作战实验质量的关键。作战中指挥决策内容多,问题性质不一,对智能要求高。在分析指挥控制模型发展现状基础上提出模型对智能的需求,分析设定了智能的5个层次,提出一种混合Agent框架,并在框架中对每一层智能给出解决方案,框架兼具认知Agent、BDI Agent和刺激反应Agent的优长,对构建智能化的训练和实验系统有较大帮助。框架在指挥装备作战运用实验中得到应用,具有较好的理论意义和应用价值。     

基于视频监控的人的异常行为系统设计

"视频监控"是一种可实现夜间检测的视频监控系统,普遍用于沿街商铺、仓库、郊区独户别墅以及小区等场所。传统的视频监控对摄像头的要求较高,并且需要多人值守,对人力、财力的要求较高。针对传统视频监控存在的不足,设计了一种智能检测系统,能实现对非法入侵、物品盗移等异常状况的实时检测和及时报警,还针对夜间图像的特点设计增强算法,使普通摄像头可实现夜间监控,大大降低了视频监控的应用成本并提高了监控效率。     

虚拟现实系统的建模方法

采用先进的建模方法 ,开发组织和管理复杂的虚拟环境 ,不仅能够提高开发效率 ,甚至关系到项目开发的成败。研究了面向对象和面向智能体两种虚拟现实 (VR)系统设计的基本方法。     

从“未来战斗系统”看装甲战车的发展

装甲战车,主要是指坦克、装甲步兵战车、装甲人员输送车、装甲侦察车、装甲自行火炮等作战车辆与装备。装甲战车自问世以来,由于其装甲防护好、机动性能高和杀伤火力强,迅速成为了陆战场上的主要突击力量。自20世纪80年代末,随着冷战的结束,世界军事、政治格局发生了深刻变化。美国成为了当今世界唯一的超级大国,局部战争和武装冲突成为了现代战争的主要样式,     

未来士兵武装到牙齿

随着高新技术的不断发展和广泛的军事应用,单兵的自身装备也越来越先进,表现出越来越高的智能化、武装化、自动化。未来士兵的周身上下,到处能打能防。可谓是现代化的“金钟罩”、“铁布衫”。