基于Recognition-Primed Decision模型的多智能体作战仿真(英文)

自然决策方法应用到多智能体协作决策是人工智能研究的热点问题,而作战仿真中的协作决策问题是多智能体协作决策重要的应用领域。为了建立作战仿真中的协作决策模型,将模糊集、模糊规则引入Klein提出的RPD模型中对战场环境中的不确定性信息进行处理,并建立了基于RPD模型的作战仿真多智能体体系。仿真结果表明内核为RPD模型的兵力主体能够对战场环境自主反应,并能够进行协作决策来协调统一团队的行为。     

兵力协同计划方案智能决策系统研究

以红蓝双方海上编队对抗为背景，以拟制多兵种同攻击计划方案为目的，基于动态多目标决策和方案优化模型，在传统的作战辅助决策系统技术基础上，将面向分布式人工智能理论技术引入到多兵种协同作战计划智能决策系统实现中，定义了协同作战智能体单元的概念，并给出了该MAS系统的Agent组成，Agent结构，Agent功能分类，系统的运行流程以及系统的构成框架。     

战场协作价值建模研究

协作可以大大增强指挥决策的质量,提高部队作战能力,团队协作的重要目的是共享态势感知。从对态势感知分析入手,建立了个体态势感知模型;在分析协作与共享态势感知关系的基础上,建立了无协作下的共享态势感知模型、完全协作和考虑协作质量的共享态势感知模型,对比分析了协作和无协作下团队共享态势感知能力,最后通过仿真定量地分析了协作对共享态势感知的影响,验证了协作质量的重要性。     

基于模糊马尔科夫理论的机动智能体决策模型

针对机动作战仿真背景,运用智能体理论研究战术机动智能体的最优机动决策问题。对传统的马尔科夫决策模型进行了扩展,通过定义攻击威胁下机动智能体的模糊状态空间、模糊状态转移规律和决策收益,建立了模糊战术机动决策模型,较好地描述了实际作战决策中的模糊认知、分析、判断等信息处理过程。通过引入强化学习手段,提出融合指挥员先验信息的Q学习算法和状态动态分类识别算法,对状态转移规律不易确定时模型的求解进行了研究;仿真实验验证了模型和算法的有效性。     

RoboCupRescue Agent仿真中的多智能体协作方法

对RoboCupRescue智能体仿真系统内的多智能体协作问题进行了研究和分析,提出一种由多种评价模型和协作方式组成的协作方法,并从同类和异类智能体两个方面给出了具体的实现.该实现主要采用了人工免疫控制、静态分配与动态调整结合以及基于共识的分布式控制等方式.在仿真测试中,各类智能体通过相互协作有效完成了灾难环境中的救援任务.     

基于Agent的作战单元行为规划方法研究

在海军多兵种协同攻击蓝方海上舰艇编队的作战想定背景下,为拟制红方参战兵力联合作战协同行动规划计划,采用智能体理论和多智能体技术,将担负作战任务的作战突击兵力定义为作战单元智能体,建立了作战单元智能体的BDI原型结构模型。基于分布计划的分布规划方法,定义了作战单元智能体的协同作战行为规划范围,建立了其协同行为规划问题求解操作方法类模型和行为规划模型,描述了作战单元智能体拟制协同作战行动计划方案的整个规划过程。通过规划形成决策功能,完成了协同行为规划初步计划方案,通过行动计划管理功能完成领域行为规划库的管理。     

一种基于多Agent的危机决策模拟方法

危机决策是高层次的战略决策,经常涉及非结构化的复杂问题,多Agent技术能够为复杂系统的建模与仿真提供有效的支持。首先利用信息技术支持下的讨论式对抗模拟,设计了资源空间、个人空间和协作空间一体化的危机决策模拟协作研讨环境,然后根据计算机智能化辅助支持危机决策和态势推演的需求,提出了一种基于多Agent的危机决策模拟方法,其智能黑板模型包括危机态势黑板、危机决策Agent、态势推演Agent和黑板控制机制,最后通过该方法在某具体危机决策模拟中的应用,表明该方法可以降低危机决策模拟的复杂性,并能够真实再现危机决策过程。     

编队协同对地攻防对抗多级动态决策方法研究

针对编队协同对地攻击的攻防对抗系统的强对抗性、多目标性和多层次性,运用军事对抗的动态状态空间模型,建立了主从递阶互动决策模型——Nash-Stackelberg-Nash决策模型,重点解决军事对抗中寻求多级动态决策的联合最优策略问题。仿真结果表明,该决策模型应用于编队协同对地攻防对抗决策系统,良好的解决了两级对抗动态决策问题,并达到了较好的作战效果,能够为作战对抗提供有力的战场分析依据。     

变自主权限认知决策辅助系统研究

智能驾驶员认知决策辅助系统是提高系统完成任务有效性和作战生存性以及降低驾驶员负荷的重要技术手段。从认知自动化与认知人机协调和协作的角度，研究了认知决策辅助系统中可变自主权限划分与功能分配的原则和方法，并进行了权限级别的划分。通过权限管理策略与信息管理系统实现驾驶员与决策辅助系统之间的集成，并给出了系统集成结构，实现驾驶员和智能系统之间的有机协调与协作，提高作战飞机系统的综合性能。     

基于多智能体强化学习的多机器人协作策略研究

研究了一种基于智能体动作预测的多智能体强化学习算法. 在多智能体系统中,学习智能体选择动作不可避免地要受到其他智能体执行动作的影响,因此强化学习系统需要考虑多智能体的联合状态和联合动作.基于此,提出使用概率神经网络来预测其他智能体动作的方法,从而构成多智能体联合动作,实现了多智能体强化学习算法. 此外,研究了该方法在足球机器人协作策略学习中的应用,使多机器人系统能够通过与环境的交互学习来掌握行为策略,从而实现多机器人的分工和协作.     

多阶段多目标多部门应急决策模型

在考虑部门协同、动态决策的基础上,提出了部门协同网络、协同矩阵、协同系数等新的概念.基于多目标优化的思想,建立了多阶段多目标多部门的应急协同决策模型.该模型能够结合多部门意见,并随着事态的发展对决策进行动态调整.模拟实验表明该模型可以实现科学决策,对于实际的应急决策问题具有重要的意义.     

我国政府宏观决策任务的分类研究

根据对信息产业部等国家宏观经济管理部门近年来决策过程的调查，我国政府管理职能的宏观手段主要是靠宏观规划、产业政策、制定行政规章、政策性资金引导及依法规范市场行为等方式实施宏观调控，本文主要针对宏观规划和产业政策这两种决策任务给出了决策过程和决策支持的需求分析，发现宏观决策任务具有涉及范围广泛，每个决策一般均包括若干决策分支和子决策的特点，进而探讨了隐含的利益、信息不对称和局限将造成决策人或决策群体的认知难与目标的偏差，从而对基于现代信息技术的决策支持方法提出了明确的需求。     

多准则决策评价系统设计

针对产品设计中方案设计与评价的复杂的决策问题 ,研究并设计了基于知识的 ,有限方案的多准则决策评价系统 .文章从系统的体系结构、功能结构、数据结构、工作机制 ,以及实现途径等方面进行了阐述 .首先综合考虑技术及经济等各项设计指标 ,建立并维护多准则的决策指标模型 ;然后以知识库、模型库、数据库、方法库等信息源为基础 ,设计各种信息处理工具 ,包括知识处理工具、方案处理工具、多准则决策评价工具 ;综合运用知识推理以及多准则决策评价方法 ,按评价指标模型 ,对有限的待选方案进行评价与排序 ,最后综合分析的结果为复杂的方案论证过程提供科学的决策依据.     

决策支持中心的框架和应用

本文分析和研究了高层重要决策的主要阶段, 认识透镜、形式描述等问题, 建立了一个决策支持中心的框架, 为建立高层重要决策部位的DSS提供了构造基础, 最后, 简要介绍了辽宁省省级决策支持系统。     

显著减少对话次数的多目标决策法

提出一次对话中最大限度地获取决策偏好信息的有效途径并据此设计了新的多目标决策方法，可显著减少为找到最优决策进行对话的次数，数例仿真结果表明方法的有效性。     

一种交互式多目标满意群决策方法

本文提出一种交互式多目标满意群决策方法。该方法用多目标满意决策方法帮助各决策人和群体进行多目标决策分析,用满足一集公理的加权和函数集结各决策人的偏好以及各目标的愿望值,从而形成群体的愿望值,并逐个求得群体的满意解。可克服构造决策人效用函数和人际间效用比较的困难,可用于一类群决策问题的分析求解。     

多准则、多目标决策评价系统的设计与实现

以导弹系统设计方案评应用为背景,针对多准则、多目标的决策问题,研究和设计系统化的决策评价体系,完成具有核心功能的,通用性、实用性较好的多准则、多目标决策评价工具,对复杂的决策问题提供决策支持。     

组织决策及其支持系统的分析与设计

对组织决策的结构要素和过程要素进行了分析，阐明了组织所需要的决策支持．探讨了组织决策支持系统（ＯＤＳＳ）的特征和设计影响因素．针对网络结构组织，提出了ＯＤＳＳ的一种结构设计框架     

一种新的基于Web的开放式决策支持系统模型

给出了基于 Web的开放式决策支持系统的形式规范 ,更加明确了系统中的各种实体及其相互关系 ,在此基础上提出了一种新的基于 Web的开放式决策支持系统模型 ,并详细分析了系统运作的事务处理过程 ,最后用教育规划决策支持系统实例说明了这种模型的合理性和实用性.     

基于可变精度粗糙集的多决策表分析方法

针对可能存在分类误差缺失信息的群体分类决策问题,提出了一种可以从多个决策表中获取群体分类偏好的可变精度粗糙集方法。该方法通过控制决策者的分类误差率,群体分类一致率及反对率,将多个决策表中符合条件的信息汇集,形成群体分类模式表,然后根据每种分类模式在不同分类误差率和群体一致率下得到支持和反对的频数,得到群体分类模式集合的下近似,即群体分类偏好。给出了应用该方法的具体步骤,算例验证了该方法的有效性。