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。     

基于多AGENT联合意图的反潜编队仿真模型研究

分析了反潜编队的协同作战过程,提出了编队多Agent的形式化描述方法,给出了单个兵力Agent的行为模型,包括组成结构和控制策略.提出了多Agent联合意图的六元组模型,并应用于舰艇和直升机协同反潜过程进行了形式化描述.采用黑板模型,实现多Agent兵力的战场态势和作战状态共享;基于有穷状态自动机,给出了多Agent兵力协同作战过程描述模型.最后,指出多Agent联合意图理论在计算机兵力生成方面,尤其是兵力协同作战研究方面,具有理论和方法可行性和可实现性.     

兵力协同计划资源冲突协商方法研究

由于资源的有限性，必然会引发多智能体系统中的资源冲突，协商是解决冲突的基本手段。以红蓝双方海上编队对抗为背景，首先划分出可重复性和消耗性两类资源，并分别建立了相应的两种资源冲突消解模型，规定了协商模型的选择判断原则，建立了作战单元交互协商的基本算法框架，解决了兵力协同计划的资源冲突消解问题。     

基于MAS的编队协同作战仿真系统建模研究

在深入分析现代海战复杂性特点的基础上,以复杂系统理论为指导,采用基于MAs(Multi-agentsystem,多智能体系统)的建模仿真方法对编队协同作战仿真系统建模进行了研究,旨在为开展编队协同作战的战法研究构建一个贴近实战的作战仿真系统.重点阐述了编队协同作战仿真系统的建模过程,提出了基于MAS的编队协同作战仿真系统框架,并针对如何在编队多个作战兵力Agent之间开展有效协同的关键问题,根据编队协同作战指挥的特点,提出一种分布与集中相结合的MAS规划方法.最后,基于HLA(High Level Arclitecture,高层体系结构)规范设计了编队协同作战仿真系统的体系结构.     

实际环境中多无人车协同路径规划模型研究

地面无人车的集群作战运用是当前人工智能与作战指挥交叉领域的热点研究问题。针对实际环境中多无人车无法满足动态威胁条件下的协同路径规划问题,采用全局路径规划算法A-star与局部路径规划算法RL相结合的思路,从感知到行为决策全交互协同的角度开展多无人车协同路径规划模型研究,设计协同作战态势威胁算法、状态与动作空间、奖励函数、势力范围函数;设计协同作战编队构型策略生成及打击路径动态优化子模型,完成基于自主学习的多无人车协同路径规划控制模型构建与求解。结果表明：该路径规划模型可有效应对复杂城市环境下多无人车协同路径规划任务需求。     

群机协同空战中的多目标攻击决策模型研究

分析了群机协同空战中，多编队、多机分步协同作战的特点，提出分层递阶的协同多目标攻击决策模型，将问题分解为战役层兵力指派和战术层多目标分配决策，并分别设计了战役层和战术层的决策模型。建立了通用空战态势评估和能力评估模型，通过对战役层和战术层作战单元的抽象和评估模型参数的设置，可将该模型应用于两个不同层次。最后给出了仿真算例，验证了该模型的可用性和有效性。     

多平台分布式协同作战下基于MPC-MAS的指挥控制模型设计

在瞬息万变的网络化体系作战环境中,如何准确、及时地提取有用信息并作出决策,有效应对实际作战中作战效益低、资源损耗大、作战时间长等问题一直是研究的热点之一。本文以多平台协同完成对来袭目标的拦截任务为背景,提出了一种多平台分布式协同作战下基于模型预测控制(model prediction control, MPC)和多智能体系统(multi-agent system, MAS)的指挥控制系统模型。通过引入分布式多平台协同的模型概念,使各平台之间实现完全信息共享,并且采用全局分布-局部集中的决策结构,设计了分布式指挥控制的协同模型框架,选定蒙特卡罗方法进行仿真实验对比。实验结果证明了该模型具有收敛性好、误差低、损失值低等优点,可以高效地解决分布式环境下协同作战的指挥控制模型构建问题。     

机载软硬杀伤武器协同使用的动态决策方法

针对空战中电子战系统和火力打击系统在空域、时域和频域中的最优协同使用,构建了以指控中心为决策主体的软硬杀伤武器协同作战框架。首先建立了软硬杀伤性武器的有效作战使用空域、频域和时域模型,然后结合每一决策时刻的战场实时态势得到当前的协同作战使用的静态可选方案集,再采用以全过程综合作战效能最大作为决策策略的马尔可夫动态决策模型,通过迭代求极值得到全作战过程的软硬杀伤行为最优协同使用方案,最后指控中心将决策结果解释为具体的作战战术参数,完成作战指挥控制。仿真实例说明该方法能根据战场态势的动态变化实时得到软硬杀伤性武器的最优使用方案。     

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。     

基于Multi Agent的空战作战行为协同方法

针对空战中多种作战行为的最优协同使用,构建了Multi Agent模型,该模型由网络接口层、中央协调层和作战行动层三层组成。在中央协调层中,提出了中央协调算法以实现作战行为的协调使用。该算法通过引入影响因子建立综合作战效能模型,反映了多种软硬杀伤武器、飞行控制系统和传感器系统协同使用时各作战行为的交互影响作用。综合上层全局作战意图和底层行动单元获取的信息,得到所有协同方案的预估综合作战效能。通过以综合作战效能预估值最大为准则,动态寻优所有组合空间的方法,可获得最佳协同方案。通过仿真得到在动态战场态势下的作战行为组合为最佳协同方案,表明了该协同方法的正确性。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

正~~     

TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

正~~     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。     

Innovation Versus Environmental Protection Presumptions

The paper is about negotiating with issues that discourage innovation. The subject is environmental deterioration, with concern directed at the impediments that keep it from being innovatively resolved. The paper is organized around three issues. (1) The dominant model of environmental concern, called environmental protection, is managed predominantly via command and control approaches. (2) Command and control, by relying on analytical segmentation to subdivide the problem into digestible bits and using formal legislation to direct it, are not up to emerging challenges in the area. (3) More robust models are available but difficult to experiment with due to impediments that discourage change. These impediments are seen in ideals associated with protection, prevention, recycling, and sustainability that tend to do more to sustain harmful practices than to seek beneficial alternatives. Being able to appreciate the underlying restrictions of entropy could help stimulate a more innovative agenda. These issues are tested via a project funded by the EPA entitled ENERGY STAR Homes.