CGF中基于遗传算法的路径跟踪自学习研究

在计算机生成兵力(CGF)应用中,提出一种基于遗传算法的路径跟踪自学习策略,能够有效增强CGF实体的的自治性.首先构建了基于遗传算法的CGF学习行为模型框架;其次依据该框架论述了规则中条件、动作及适应度函数的确定;最后在实验部分对各参数的设置、整体模型的泛化能力以及对圆形路径的跟踪能力进行了详尽的分析,实验结果表明了该算法的有效性和可行性.     

Q-学习算法在CGF系统中的应用

CGF中的战场决策仿真十分复杂,要求CGF实体应能根据知识库做出类似人类的决策行为。目前,CGF系统中的决策模块大多是硬编码的,不能满足军用仿真发展的需求,这就要求CGF系统具有学习和自适应能力。Q-学习方法是一种特殊的增强学习方法,可以通过多次迭代计算正/负效益进行主动学习。本文介绍了Q-学习及其在CGF系统中的应用。这种较新的机器学习方法,在CGF中有着良好的应用前景。     

装甲战斗车辆计算机生成兵力系统的数学模型

建立了装甲战斗车辆计算机生成兵力 (CGF)系统的运动学动力学模型、武器系统模型、智能决策模型、地形匹配模型和碰撞检测模型 ,在此基础上初步开发了一个坦克CGF系统 ,该系统已得到应用     

基于高层体系结构的计算机生成兵力关键技术研究

为了研究基于高层体系结构（HLA，High Level Architecture）的分布交互仿真系统的开发，设计了一个基于HLA的计算机生成兵力（CGF，Computer Generated Force）系统。首先介绍了HLA的结构特点，然后介绍了CGF仿真系统结构的组成以及开发的关键技术，分析了开发基于HLA的CGF系统的关键技术。最后提出了一个基于HLA的CGF仿真系统的原型系统，该原型系统的开发对于今后的进一步研究和应用有很大意义。     

基于多Agent系统的导弹突击行为建模方法研究

在战争复杂适应系统CGF仿真行为建模中,引入Agent理论和技术,提出了一种基于MAS的战术导弹群突击行动的行为建模方案,该方案支持各Agent成员的自主行为、协作行为,可用于解决CGF实体在虚拟战场中的态势评估、决策制定、学习等行为,为CGF实体在分布交互式仿真中智能行为的逼真仿真提供了基础。     

基于AGENT的防空作战CGF行为建模研究

介绍了防空作战CGF系统的组成结构,对防空作战CGF系统的特征和防空作战CGF实体对象的行为特征进行了分析,提出了基于Agent的实体行为建模方法,以防空作战单元CGF系统为例,构建了搜索指挥Agent的行为模型,对多Agent的行为规划和Agent主体交互问题进行探讨,为防空作战CGF系统建模提供了有效的方法和途径。     

基于多Agent系统的计算机生成兵力建模研究

在计算机生成兵力(computer generated forces,CGF)的研究中,引入了多Agent系统(multi-agentsystems,MAS)理论,并以面向对象Petri网(object-oriented Petri nets,OPN)为基础,建立了一种通用的适合CGF的MAS形式化模型ArmyMAS.ArmyMAS描述了作战实体Agent、管理Agent和配置等三个单元,形象地刻画了CGF的结构与行为特性,同时可以利用Petri网的相关分析方法和工具对模型进行分析和验证.最后利用Ar-myMAS对弹道导弹攻防对抗CGF系统进行建模和分析,验证了该模型的有效性.     

适用于CGF的战场环境数据库的设计与实现

传统的视景数据库已经无法满足计算机生成兵力(CGF)决策对环境数据的需求,迫切需要一个适用于CGF的战场环境数据库。建立了栅格法与矢量法相结合的战场环境数据库分层模型,提出了顺时针右侧和基于地貌的坦克不可通行区域搜索等实时算法,开发了战场环境数据库编辑器软件和适用于CGF应用的接口函数集。CGF仿真系统检验结果表明在实时性和实用性方面有显著提高。     

基于Agent的电子战CGF建模研究

计算机生成兵力（CGF）是一个具有自主性、智能性的复杂系统。传统的建模方法难以精确的描述其模型。Agent技术作为面向对象技术的延伸，为解决这类复杂系统的建模与仿真问题提供了有效手段。应用基于Agent建模技术，建立了电子战CGF的层次模型，并解决了个体Agent模型设计中的感知、动作、决策及实现方法上的问题，最后讨论了用于设计聚合级实体的多Agent系统的组织结构、通信语言、通信机制及协作模式。     

聚合级CGF关键技术的研究

基于HLA高层体系结构的多粒度CGF模型是分布交互仿真领域的关键技术,在综合了动态聚合解聚算法、动态资源分配、聚合级模型再构等聚合级CGF关键技术基础上,提出了一些建设性的解决方案,并在此基础上开发出一套多粒度的装甲部队CGF原型系统,验证了对聚合级CGF关键技术研究结果的可行性。     

虚拟战场环境中的一种CGF系统的体系结构

计算机生成兵力是虚拟战场环境中的关键技术之一。在对分布式虚拟战场环境中CGF系统的构造问题进行研究的基础上，提出了一种基于HLA的CGF系统体系结构，并给出了此体系结构下CGF实体模型的结构框架，最后说明了将人工智能技术应用于CGF实体建模的思路。     

基于仿真组件技术的CGF系统体系结构和实现

以仿真组件技术为基础,提出基于仿真组件的计算机生成兵力系统体系结构以及实现方法,介绍了CGF在虚拟测试、评估和先进概念体系结构论证中的应用。通过基于仿真组件技术开发计算机兵力的模型,能够灵活生成多种不同种类的兵力模型和适应不同的运行平台。计算机生成兵力的实体模型分解为设备组件、指控组件、作战平台组件和动作行为模型,利用系统高层建模方法的静态结构建模从兵力组成角度描述设备组件、指控组件和作战平台组件的组合和连接关系,基于状态机动态行为建模建立兵力平台的动作行为模型。通过代码自动生成技术生成仿真组件模型并进行测试,仿真引擎按照动作行为模型的状态调度相应的仿真组件,从而产生作战实体的行为。     

基于主客观综合赋权的CGF态势评估建模研究

超视距空战仿真中,计算机生成兵力(computer generated forces, CGF)实体态势评估行为是一种综合反映决策者主观偏好和决策信息客观排序结果的理性行为。为了解决CGF实体态势评估行为建模过程中作战信息的客观模糊性与指挥员的思维主观性相结合的问题,提出一种基于主客观综合赋权的CGF态势评估建模方法。该方法以对超视距空战中CGF实体态势评估行为产生机制的分析为基础,以模糊多属性决策方法为工具,根据主客观综合赋权的多属性决策方法,计算出目标各威胁因素的权重,得出当前空战态势中各CGF实体的威胁排序结果,进而估计出目标可能的作战意图。实例验证表明,基于主客观综合赋权的CGF态势评估仿真方法能有效地模拟实际兵力的态势评估行为,提高超视距空战仿真中CGF实体行为决策的真实性。     

攻防对抗DIS系统中CGF的构造与建模

ＤＩＳ作为一项现代仿真技术,在多兵种、多种武器平台的联合作战仿真与训练演习方面有着极其重要的作用,而ＣＧＦ是构造ＤＩＳ系统的关键技术之一。本文首先分析了构造ＣＧＦ系统的意义及特点,然后介绍攻防对抗ＤＩＳ系统中的ＣＧＦ组成结构。最后叙述了ＣＧＦ系统中重点对象的雷达、导弹及智能数字飞机的建模方法及特点,并给出了仿真结论。     

SUGENO型网络在空战CGF战术决策中的应用

提出了运用SUGENO线性模型研究空战仿真中飞机CGF的战术机动决策问题，构建了决策ANFIS网络。把各种作战态势纳入到统一框架下考虑，并运用混合学习算法完成网络的训练。用最速下降算法优化前提参数，用最小二乘法拟合结论参数。该模型训练速度快，鲁棒性好，能较客观地反映实际空战模型，较好地模拟飞行员的决策，并为蓝方CGF的智能化设计奠定了基础。     

面向Agent方法在计算机生成兵力中的应用研究

计算机生成兵力（CGF）具有主自性，智能性等特征，并具备感知，通信以及协调的艰力，面向Agent的分析开发方法可以借鉴到CGF系统研究开发工作，CGF所研究的内容侧重于Agent结构，感知，认知，决策等行为的描述，以及多Agent系统（MAS）的研究，本文首先对Agent的一航概念做了介绍，总结了计算机生成兵力中Agent应具有的性质，讨论了设计和建造CGF中Agent的一些问题以及多Agent之间的协作问题，文中最后给出了CGF中Agent设计的概念模型。