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采用预制缺口的平板和加筋板结构试样,对 921A 钢进行了拉伸疲劳载荷作用下的低周疲劳试验得到了拉伸疲劳载荷作用下舰体结构破口裂纹扩展规律,提出了破损舰体结构在疲劳载荷作用下裂纹开裂和后续扩展的判据.该试验结果可直接用于分析和预报破损舰船结构在波浪中航行时的裂纹扩展情况,并为破损舰船的剩余疲劳寿命预报奠定了基础. 相似文献
173.
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
174.
在研制大型武器装备、车辆和人员进行快速放射性沾染车的基础上,对该装备的技术方案进行了着重阐述。 相似文献
175.
智能决策支持是军队指挥手段现代化的一个重要研究方向,也是实现通信指挥决策科学、高效和及时的有效途径。在分析通信指挥决策特点的基础上,结合通信指挥决策的体系、流程和内容,立足面向功能的Agent设计思想,构建了多Agent系统(MAS)共同实现通信指挥的决策功能,给出了基于MAS的通信指挥分布式智能群决策支持系统(GDSS)的系统体系结构、水平体系结构、逻辑体系结构的各部分组成及功能,并对系统实现的关键技术进行了探讨。 相似文献
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多智能体协同博弈具有实时及动作连续性、非完全信息博弈、庞大的搜索空间、多复杂任务和时间空间推理等特点,是当前人工智能领域极具挑战的难题之一。针对大规模多智能体强化学习训练时间长、难以收敛等问题,提出了一种基于Actor-Critic的多智能体强化学习协同博弈框架,利用元课程强化学习方法对小规模场景进行基础课程元模型提取,并且基于课程学习向大规模场景进行模型迁移,在元模型基础上继续进行训练,扩展元模型策略网络,最终得到较优协同博弈策略。在《星际争霸Ⅱ》平台上进行仿真实验,结果表明:基于元课程强化学习的多智能体协同博弈技术可有效地加速其训练过程,相较于传统训练方法可以在较短时间内达到较高的胜率,训练速度提升约40%,该方法可有效支撑多智能体协同博弈策略的高效生成,为低资源下的强化学习高效训练奠定理论基础。 相似文献
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