基于CXBR的反潜水面舰艇CGF决策方法研究

智能决策是计算机生成兵力的重点和难点,CXBR决策方法由于其简单实用且兼有有限状态机和专家系统的优点近来在国外得到了推广和应用。该文阐述了CXBR决策方法的思想及方法步骤,并从水面舰艇反潜作战的实际出发,将CXBR的决策方法与专家系统、模糊推理和数据库技术相结合,对水面舰艇反潜的战斗行为进行了合理的划分,构造了作战想定编辑器,初步建立了人工干预和自动决策相结合、灵活性、扩展性强的多级决策支持框架,很好地实现了反潜舰艇CGF的行为自治。     

CGF在海上机动编队一体化训练模拟系统中应用研究

计算机生成兵力(CGF)技术在水面舰艇编队智能化生成和仿真方面有着十分广阔的应用前景.该文从计算机生成水面舰艇编队兵力(CGSF)实体模型入手,研究了水面舰艇单舰及战斗编队、舰载直升机和潜艇等海上机动编队兵力一体化训练的作战模拟,构建了CGSF在执行作战任务过程中的战术机动仿真模型和攻防对抗智能决策仿真模型体系,重点介绍了编队队形变换和武器通道组织仿真模型的建立.通过在一体化训练模拟系统中应用表明,采用CGF可以提高水面舰艇编队兵力生成和仿真的智能化程度,比较逼真地实现人机攻防对抗训练.最后分析了在训练模拟系统中应用存在的主要问题及解决思路.     

水面舰艇CGF的构造与建模

阐述了计算机生成兵力CGF（ComputerGeneratedForces）的意义和特点,介绍了水面舰艇CGF系统的原理和结构;在物理建模方面,采用舰艇数据库描述水面舰艇CGF的静态特性,用位置模型和姿态模型简化地描述动态特性;水面舰艇CGF的智能行为是在经典的产生式规则系统基础上增加一个支持产生动作规划的规划库,构造一个新的扩展的产生式规则系统来实现的.通过以上方法,初步地构建了水面舰艇CGF的框架.     

基于主体的兵力编成建模与分析

兵力编制优化对发挥作战效能很重要,传统的兵力编成的测试验证需要经过复杂的过程才能得出结论,不能满足当前部队实战需求,为均衡各兵力负载和提高作战交通,根据主体建模思想,提出一种兵力编成的测试分析方法.划分兵力编成的主体类型包括战术指挥结点(C2结点)主体和兵力编成的全局决策主体.在主体建模上,结合BDI与SHOR模型,建立主体三要素:感知主体、规划计划主体和通信主体.以特混兵力编成为例,针对编成指挥与控制结构,在分布式仿真环境中,运行基于主体的C2组织模型,得出了兵力编成在不同条件下完成使命的能力,证明了兵力编成测试优化方法的灵活性和通用性,并提高了作战效能.     

舰艇CGF系统智能推理决策研究

CGF实体智能化的研究是CGF领域的一个研究重点和难点。而CGF推理决策模型设计是CGF建模的关键环节,为了使舰艇CGF实体在仿真环境中具有智能,采用了人工智能技术。该文在设计舰艇CGF系统推理决策模型过程中,使用了模糊理论来实现敌方实体威胁程度的决策,使用了人工神经网络来实现武器开火的决策。这些人工智能技术在舰艇兵力模型设计中的应用表明,它们能够有效地提高仿真实体的智能水平。     

水面舰艇智能辅助决策系统研究

海军集团是联合作战的组成部分,该文以红蓝双方海上舰艇编队对抗为作战想定背景,以实时辅助指挥引导水面舰艇的作战行动为目的,采用面向分布式人工智能的理论技术方法,进行水面舰艇智能辅助决策系统研究,通过建立作战智能体作为MAS系统应用智能体的新概念,根据联合作战水面舰艇指挥系统的总体结构、作战信息流程和功能模块划分,给出了水面舰艇智能辅助决策MAS系统的Agent组成,Agent主体结构,Agent功能分类,系统的运行流程,最后提出和建立了作战指挥控制系统的MAS体系结构模板,构造了水面舰艇智能辅助决策形式化结构模型和构成框架,为解决联合作战水面舰艇作战指挥控制决策问题提出了一种新的思路和方法。     

基于战例的舰艇编队防潜作战辅助决策研究

舰艇编队防潜决策研究是目前海上编队作战研究中的重要方向;为了有效应对舰艇编队防潜作战辅助决策的复杂性,提高编队防潜作战效能,首先对其复杂性和表象进行了分析,提出采用定性定量相结合的决策方法解决防潜作战辅助决策的复杂性问题;其次,通过对已有辅助决策方法进行比较和筛选,将基于案例和识别优先决策方法相结合提出了基于战例的协作识别优先决策方法,该方法采用战例描述识别优先决策模型中经验知识,并根据辅助决策的协同性特点为模型增加了协作模块;根据该方法开发的仿真系统运行结果表明应用该方法构建的原型系统能够较好地支持具体想定背景下编队对潜防御中的指挥决策问题.     

基于觉察上下文计算的健康智能家庭研究

利用觉察上下文计算技术来研究实现健康智能家庭,主要研究了健康智能家庭的上下文建模和上下文推理,并构建了一个实验系统AngelHome,分析了健康智能家庭中的各种上下文信息,利用本体技术对其进行建模,并用OWLDL语言表达上下文信息模型,构建了AngelHome本体;在上下文推理部分采用混合推理,对不同的推理任务分别采用本体推理机、自定义规则推理机和贝叶斯神经网络推理.AngelHome采用OSGi框架,具有良好的伸缩性,这里分析了系统的几个主要部分,并进行了测试.实验结果表明,利用觉察上下文计算技术来实现健康智能家庭是可行的.     

一种基于模糊Petri网的CGF决策方法研究

计算机生成兵力(CGF)系统除了要建立其物理行为模型之外, 还要建立反映其主观意识行为的智能决策模型。以弹道导弹攻防对抗CGF系统为对象, 分析了影响CGF决策的相关因素, 建立了一种模糊Petri网, 用于CGF决策系统建模。最后提出了一种相应的推理算法, 并以弹道导弹攻防对抗为例, 分析了其目标选择决策行为。     

基于Stateflow的赋时Petri网仿真实现方法

以合理配置和优化内外资源为目的的生产调度问题已成为制造业的研究热点.通过利用赋时Petri网建模方法对Job Shop生产调度问题建立模型,采用Matlab环境下的Stateflow工具箱实现了对所建Petri网模型的动态可视化仿真,获得了网运行的变迁序列并构建出Petri网的可达图,同时分析了各机器生产效率.该仿真方法降低了Petri网理论分析的难度,仿真结果为制造系统的实际流程设计提供了依据.