改进合同网协议在防空武器目标分配中的应用北大核心

针对现代防空作战呈现出的协同性和动态性,引入多智能体系统的概念,对武器目标分配问题进行描述,建立了基于改进合同网的武器目标分配体系结构。在此基础上对传统合同网的招投标策略、中标策略及签约策略进行设计改进,提出了一种基于改进合同网的防空武器目标分配策略。最后以防空作战想定为例,通过仿真实验对基于合同网和改进合同网的武器目标分配策略进行了比较分析。实验结果表明,后者更具合理性和有效性。     

基于改进鸽群优化的直升机协同目标分配

针对多直升机协同目标分配问题,建立了基于敌我相对态势的对地打击多目标的分配模型。引入多Agent系统机制,加快了有益信息在系统中的流动;并借助雁群成员在飞行中借鉴雁群整体经验的操作,来修正鸽群算法中地标算子的寻优方向,进而提出了基于多Agent的改进鸽群优化的问题求解策略。最后,以典型的直升机对地作战目标分配问题为背景,仿真验证了模型及其求解算法的合理性和有效性。     

复杂网络下基于Agent的舆情演化研究

<正>确认识、预测、引导和处理舆情对公众的影响,对社会稳定有重大的现实意义。通过综合运用多Agent和动力学微分方程的思路建立模型,结合社会人群中个体的行为规律,重点描述个体的行为细节和交互规则,构建了自下而上的舆情演化模型,并模拟广场"自焚"事件在网络上的传播,对模型进行了实证研究,验证了模型的有效性,运用Net Logo软件进行数值仿真,得到了舆情演化的规律,进而提出相应的对策建议。     

军事复杂适应系统理论基本框架研究

本文应用复杂适应系统理论 ,分析了现代军事系统的性质与特点 ,得出了军事系统是复杂适应系统的结论。从基本思想、研究内容和应用前景等方面 ,阐述了军事复杂适应系统理论的基本框架 ,并简要介绍了它的主要研究方法———基于智能体的建模仿真方法。     

基于Multi-Agent的远程测试故障诊断系统的建模

在充分利用信息技术飞速发展所取得的成果基础上,探索装备远程故障诊断敏捷化、智能化的有效途径,实现装备远程测试故障诊断系统的多Agent建模,对基于多智能体的远程测试故障诊断系统的开发提供帮助.     

多智能体的设备采购合同管理系统建模与设计

从现代设备采购合同管理的概念出发,首先介绍了设备采购合同管理所面临的新的挑战,然后提出了基于多智能体的设备采购合同管理系统模型。多智能体系统和设备采购合同管理系统都是非常复杂的。为了降低开发基于多智能体设备采购合同管理系统的难度,采用SWARM建模方法,分析和设计了一个简化的设备采购合同管理系统。     

多Agent与HLA集成仿真技术

对于复杂系统的建模与仿真,利用高层体系结构标准的统一框架以解决一致性和互操作问题,而多智能体技术可以提高邦员的智能性,更好贴近实际。因此,将多智能体系统与高层体系结构相集成可以有效提高系统仿真与建模的效果。但二者集成仿真还存在着种种问题,针对这些问题,根据军事训练仿真的具体要求,提出集成仿真的基本设计流程,并设计出了集成仿真的通信模式和交互过程。     

基于蒙特卡洛和multi-Agents的舰艇编队维修保障能力优化求解

针对舰艇编队的维修保障能力评估,采用蒙特卡洛方法和智能计算技术进行了建模,并在分布交互仿真环境下进行了求解.通过将舰艇编队维修系统按维修单位的功能划分成多个子系统,每个子系统抽象为能进行局部优化的Agent,实现了基于Agent的建模.在此基础上,重点讨论了基于HLA的仿真环境,通过应用RTI的服务确保了求解过程的时空一致性.仿真试验结果表明:通过采用蒙特卡洛方法、智能技术及分布交互仿真技术相结合的方法,能有效地对舰艇编队的维修保障能力进行评估.     

面向Agent的CPN及其在航天装备体系评价中的应用

为弥补Agent和Petri网在各自建模中的缺陷,分析了二者现有的几种结合方式,给出面向Agent的着色Petri网(AOCPN)的定义及其运行规则和分析方法。利用AOCPN建立了以海上目标监视和打击为任务的航天装备体系评价模型,对其逻辑特性和作战效能进行了分析。建模过程和仿真结果表明,AOCPN能够完整描述体系的逻辑和物理特性,可用于全面分析评价体系的性能和对作战结果的影响,有效追踪体系执行任务的过程。     

【专题】人工智能装备质量监督效能研究

近年来,人工智能技术迅速发展和渐趋成熟,在装备领域的应用大放异彩,极大地拓展了传统装备性能,特别是自主性和智能化水平。但人工智能算法本身固有的逻辑推理性差、具有不可解释性和需要学习训练等特性给人工智能装备的质量监督带来了新挑战,现有评价手段的欠缺也使人工智能装备发展在实用可靠方面充满不确定性。本文在总结归纳人工智能装备新特性拓展和质量监督新挑战的基础上,重点围绕有效提升人工智能装备的质量监督展开研究。提出应在夯实基础能力设施建设、注重日常数据采集整理、灵活技术状态管控、研究有效评价手段、强化人才队伍建设和闭环质量信息反馈与利用等六方面加强人工智能装备质量监督的措施建议,以期为人工智能装备的发展建设提供参考。