基于分层Agent的军事分析仿真在线辅助决策系统研究

合集下载

《2024年基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析》范文

《基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析》篇一一、引言随着科技的不断进步，航空武器装备体系日益复杂，其保障工作也面临着巨大的挑战。

为了更好地评估航空武器装备体系的保障能力，本文提出了一种基于多Agent的仿真评估方法。

该方法通过模拟不同Agent之间的交互行为，全面、真实地反映了航空武器装备体系的保障过程，为相关决策提供了重要的依据。

二、多Agent技术及其在航空武器装备体系保障中的应用多Agent技术是一种分布式人工智能技术，通过将系统分解为多个独立的Agent，每个Agent具有一定的自治性、社会性和协调性。

在航空武器装备体系保障中，多Agent技术可以用于模拟不同角色（如维修人员、管理人员、技术支持人员等）的交互行为，以及不同系统（如航空武器装备、保障设施、后勤系统等）之间的协同工作。

三、仿真评估模型构建1. 模型假设与参数设置在构建仿真评估模型时，需要设定一定的假设条件和参数。

例如，假设航空武器装备体系包括多个子系统，每个子系统由若干个Agent组成；每个Agent具有不同的技能和任务；保障过程包括维修、维护、管理等多个环节。

根据这些假设和实际情况，设置相应的参数，如Agent数量、技能分布、任务类型等。

2. Agent设计及行为描述根据不同的角色和功能，将航空武器装备体系的保障人员和其他相关人员划分为不同的Agent类型。

每个Agent具有一定的自治性，可以根据其他Agent的行为和反馈进行调整和决策。

例如，维修人员Agent负责维修和保养工作，需要根据故障信息和资源情况进行决策；管理人员Agent负责资源调配和管理工作，需要综合考虑全局因素。

通过定义这些Agent的属性和行为规则，模拟他们在保障过程中的实际交互和协作过程。

3. 仿真流程及数据交互仿真评估模型通过模拟不同的保障场景和任务，分析Agent 之间的交互和数据交互过程。

在仿真过程中，各个Agent之间通过消息传递进行数据交换和协作。

《2024年基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析》范文

《基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析》篇一一、引言随着现代战争的复杂性和动态性增加，航空武器装备体系的保障与评估变得至关重要。

为有效模拟和评估航空武器装备体系在实际作战环境中的表现，本文提出了一种基于多Agent的仿真评估方法。

通过此方法，我们能够更加准确地分析并优化航空武器装备体系的保障策略，以适应未来战场的需求。

二、多Agent系统概述多Agent系统是一种分布式人工智能系统，由多个Agent组成。

每个Agent具有一定的智能行为能力，通过相互协作、信息共享和目标协同，共同完成任务。

在航空武器装备体系保障中，多Agent系统可以模拟不同角色、不同功能模块之间的协同工作，以实现整体效能的最优化。

三、仿真模型构建1. Agent定义与分类：在航空武器装备体系中，我们定义了多种类型的Agent，包括维修Agent、管理Agent、作战Agent等。

这些Agent根据其职责和功能，在仿真环境中进行协同工作。

2. 仿真环境设置：仿真环境包括战场环境、装备状态、任务需求等。

通过设定不同的场景和条件，我们可以模拟出各种复杂的作战环境。

3. 仿真过程：仿真过程中，各Agent根据其目标和规则进行行动，通过信息交互和协同工作，完成各项任务。

同时，我们通过收集数据和反馈信息，对仿真过程进行实时调整和优化。

四、评估指标与方法1. 评估指标：我们设定了多个评估指标，包括装备完好率、维修效率、作战效能等。

这些指标能够全面反映航空武器装备体系的性能和保障效果。

2. 评估方法：采用定性与定量相结合的方法进行评估。

通过建立数学模型和算法，对仿真数据进行处理和分析，得出评估结果。

同时，结合专家经验和实际需求，对评估结果进行定性分析和解释。

五、仿真结果与分析1. 仿真结果：通过多次仿真实验，我们得到了不同场景下的航空武器装备体系保障效果数据。

这些数据包括装备完好率、维修效率、作战效能等指标的数值和变化趋势。

2. 结果分析：通过对仿真结果的分析，我们发现多Agent协同工作能够有效提高航空武器装备体系的整体效能。

Agent技术在决策支持系统中的应用研究

Agent 技术在决策支持系统中的应用研究齐艳平　王钰龚传信(军械工程学院研究生一队,石家庄　050003)( 军械工程学院管理工程系,石家庄　050003)摘要:在作智能决策支持系统研究时,分析了几种Agent 的工作原理及过程,综合利用智能界面Agent 、流动Agent 及信息Agent 的良好特性,构筑了一个基于Agent 技术的智能决策系统环境,综合地提出了一种新颖的决策系统研究方法。

关键词:Agent 技术;应用研究;决策支持系统中图分类号:C93119学科分类代码:ZA 文献标识码:A 文章编号:1008-2956(2000)04-0046-05在当今社会中,绝大多数工作都是在特定的群体环境中由组成群体的各主体分工协作、共同完成的。

大多数工作的完成同时伴随着决策过程的发生,决策过程的优劣很大程度上影响工作任务的顺利完成。

传统的决策支持方法,在人们进行决策问题时已发挥了很大的作用,但是它们无法对现有的工作程序、方式及方法进行有效评价,更无法依据环境提出合理的建议;它们不能充分利用随环境变化而变化的资源;它们经常采用集中式的控制方式,限制了处于分布式状态的各系统组元对决策系统的智能指导。

针对这样的问题,本文将把Agent 技术融于现代管理决策支持系统之中,提出一种决策支持系统研究的新思路、新方法。

1　Agent 概述Agent 概念的提出源于70年代,其标志为Hewitt 的Agent 模型。

到了80年代后期,随着计算机网络技术的发展,Agent 引起了科学界、工业界和娱乐界的广泛兴趣,Agent 也成为AI 研究乃至整个计算研究议程中的研究主题。

所谓Agent ,按Shoham 教授1993年的提法,即“如果一个实体可以用信念、承诺、义务、意图等精神状态进行描述,那么该实体可视为一个Agent ”。

这一定义从精神状态的角度对Agent 进行了描述,由于建立单个Agent 模型的目的是想模拟人的行为,而从精神状态的角度对人的行为分析是比较自然的,这也正是Agent 为什么吸引了众多研究人员进行研究的重要原因之一。

基于多agent的军事物流系统仿真建模方法

1 基于多 ag ent的系统仿真建模方法
111 基本概念及符号 1) A gent 它是指组成复杂系统的具有主动性的个体或单
元, 具有自主性、社会性、反应性和能动性等基本特征。自主性是指在没有人直接干预下进行工作, 能以某种方式控制自身的
收稿日期: 2009- 10-20; 修回日期: 2009-12-04 基金项目: 国家自然科学基金委员会与中国民用航空总局联合资助项目 ( 60672180 ); 国家自然科学基金资助项目 ( 70972007 )
系统静态性能的评价指标包括系统有界性系统可达性系统活性ililoagent分区多集有界性的仿真运行结果ililoagent下层agents之间的交互次数及交互消息ililoagentauatoosloaralreqspecialreqililoagenrmy2seragenslorganagent发送了一件通用物资和一件专用物资的请求rkings终点标志是指从任一可达标志都可以到达的标志由仿真运行结果终点属性rk2ings只有一个rkings也只有一个而且homrking和deadrking的顶点数均为896可以判断它们是同一个标志该标志对应系统的终
3)一进一出 Se: agentX y agent Y, 由一个状态和两个消息流构成, 表示一个 agent 发送消息给另一个 agent, 如图 3 所示。
4)选择型一进多出 Ch: agentX y agent Y1, agent Y2, ,, agent Yn, 由一个状态和若干个消息流构成, 表示一个 agent发送消息给另几个 agents中的一个, 如图 4所示。
关键词: 多 agen;t 仿真建模; 中间到两端; agen t分区; 军事物流

《2024年基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析》范文

《基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析》篇一一、引言随着科技的不断进步，航空武器装备体系日趋复杂，对其实施有效保障及评估成为了重要的研究课题。

多Agent技术因其自主性、协同性和智能性，为航空武器装备体系的保障仿真评估提供了新的思路。

本文将探讨基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估方法，以期为提升装备体系效能及可靠性提供参考。

二、多Agent技术在航空武器装备体系保障中的应用多Agent技术是一种分布式人工智能技术，通过将多个具有智能特性的Agent进行协同，实现系统整体性能的优化。

在航空武器装备体系中，引入多Agent技术，可以实现各装备单元的自主决策、协同工作及信息共享，从而提高整个装备体系的效能和可靠性。

三、基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真模型（一）模型构建本模型基于多Agent技术，构建了一个包括多个智能Agent 的航空武器装备体系保障仿真模型。

这些Agent包括维修Agent、检测Agent、指挥控制Agent等，每个Agent具有独立的行为能力和学习能力，能够在系统中独立运行，实现与其他Agent的协同工作。

（二）仿真流程仿真流程主要包括系统初始化、运行过程模拟和结果分析三个阶段。

在系统初始化阶段，设定各Agent的初始状态和参数；在运行过程模拟阶段，各Agent根据自身需求和目标进行自主决策和协同工作；在结果分析阶段，对仿真结果进行评估和分析，为优化装备体系提供依据。

四、仿真评估方法及指标体系（一）评估方法本文采用定性和定量相结合的评估方法。

定性评估主要对仿真系统的整体性能进行描述和评价；定量评估则通过计算各项指标的数值，对仿真结果进行精确度量。

（二）指标体系指标体系包括装备可用度、维修效率、协同能力等。

其中，装备可用度反映了装备的可靠性和可维护性；维修效率反映了维修工作的速度和质量；协同能力则反映了各Agent之间协同工作的能力。

通过综合评估这些指标，可以全面了解航空武器装备体系的保障效果。

基于分层agent的战术行动仿真决策机制研究

ＭＡ（ｌ—ｇｎｓｍ）指由多个ａｅｔＳｍｕｉｅｔｙｔ是ｔａｓｅｇｎ组成的一个多
析，本元素就是个体ａｅｔＲｂｒ和Ｍｒ提出了一个由其基ｇｎ；ｏｅｔａｋ
ｂｓｄｏｙｒｇｎ，ｄａａｚｄｔｅｆｎｔｎｏｉｅｅｔａｅｅｇｎ．ｈｎａｐｉｅｍｔｏｆｕｚｙｔｅｉｊｄ－ａｅｎｌｅｄａｅｔａｎｙｅｃｏｆｆｒｎｙｒｄａｅｔＴｅ，ｐｌｄｔｅｄｏｚｙｓｎｈｓｇａｅｎｌｈｕｉｄｌｅｈｈｆｓｕ
定的作战单位中，具有严格的层次指挥结构。ｂ从属性。下级主体一般要服从上级主体的命令，）下级主体的自主性有所削弱。Ｃ弱协商性。作战中主体间主要是一种服从关系，）只是在不同军兵种、部队的指挥主体问存在着协调工作关系，弱化了普通主体的协商能力。
ＡｂｔａｔＷｉｈｏｔｎｏａｔａｃｉｎｔｉｐｐｒｂｉｅｃｍｍａｄａｄｃｎｒｌａｃｉｃｕｅｏｃｉａｃｉｎｓｒｃ：ｔｔｅｃｎｉｏｆｔｃｉｌａｔ，ｈｓａｅｕｌａｎｗｏｈｄｉｃｏｔｎｎｏｔｏｒｈｔｔｒｆｔｔｌａｔｅａｃｏ
ｄｃｓｎｍａｉｇｅｉｉ — ｋｎ．ｏ
Ｋｅｏｄ：ａｅｔａｔａａｔｎＳｕａｏ；ｄｃｓｎｍｋｎｃａｉｙｗｒｓｇｎ；ｔｉｌｃｏｉｌｔｎｅｉｏ・ａｉｍｅｈｎｓｃｃｉｍｉｉｇｍ；ｆｚｙｔｅｉｊｄｍｎｕｚｓｎｈｓｇｅｔｙｓｕ

基于多Agent的编队对潜作战智能辅助决策系统研究

代化海战强实时性的要求等 … 。采用多Ａｅｔ术构造辅助决策系统是弥补传ｇｎ技
第３２卷第２期２１００年２月
舰
船
科
学
技
术
Ｖｏ．２．Ｎｏ２】３．
ＳＩＣＩＨＰＳＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮ０Ｌ０ＧＹ
Ｆｂ．，２０ｅ０１
基于多Ａｅｔ编队对潜作战智能辅助ｇｎ的决策系统研究
０引言
传统作战辅助决策系统经过多年的发展取得了许多成果，是也遇到了一些问题，难以解决大规但如模复杂的结构化、结构化甚至非结构化的决策问半题，以实现智能单元及单元间的协作，以满足现难难
ｎｅｄｅｅｏｗｖｌｐｍｅｔｉｅｔｏｏｔｅｎｄｒｃｉｎｆｈＤＳＳ．Ａｃｏｄｎｔｔｃａａｔｒｓｉｏｔｅｃｒｉｇｏｈｅｈｒｃｅｉｔｃｆｈｍｏｅｎｎｉｓｂａｉｅｄｒａｔ— ｕｍｒｎｗａｆｒｉｐｏｏｅｎｉｎｖｔｖＩｒａｅ，ｔｒｐｓｄａｎｏａｉｅＤＳＳｆａｅｒｏｎｉｓｍａｉｅｒｍｗｏｋｆａｔ－ｕｂｒｎｗａｆｒｂｓｄｎｒａｅａｅｏｍｕｔ— ｅｔｙｔｍｌｉＡｇｎｓｓｅａｄｐｅｅｔｄｔｅｆｎｔｎｏａｈｍｏｕｌｎｔｅｆａｅｒｎｒｓｎｅｈｕｃｉｆｅｃｄｅｉｈｒｍｗｏｋ．Ｗｈａｓｍｏｅ，ｔｅｐｏｅｈｐｉａｉｎｏｏｔｗａｒｉｘｌｒｄｔｅａｐｌｔｆｃｏ

基于多Agent的导弹机动方案辅助决策系统体系结构研究

２系统的目标和功能描述
ＤＳＰ的根本目ＭＭ标是为常规导弹部队旅、分队三级指挥机关提供一个具有静态和动态功能的辅营、助机动方案生成的决策支持系统。所谓静态功能是指该系统能根据下达的作战任务，制定各发射部队的
机动行动计划；而动态功能则要求该系统能适应作战环境的变化，根据战场的实时态势信息和部队情况，重新规划行动方案，使部队能顺利完成任务。对系统的目标进行分解，以确定系统的基本功能：可
ｇｎ的协作模型，ｅｔ特别针对系统中最重要的决策Ａｅｔ提出了慎思型和反应型相结合的混合型结构模型；ｇｎ，最后研究了系统的分布式软件结构。关键词：机动方案辅助决献标识码：文章编号：６２８１（０６００１ — ５Ｅ１Ａ１７ — ２１２０）４— ０５０
策能力。
本文以导弹作战中机动方案辅助决策系统（ＭＭ，ｅｉｏａｉｓｍｆａｅｖｒｌ）ＤＳＰＤｃｉＭｋｇｙｔｒｎｕｅＰａ的构建ｓｎｎＳｅｏＭｎ为背景，阐述基于多Ａｅｔｇｎ的机动方案辅助决策系统（ＭＭＭ，ｅｉｏａｉｙｅｒａｅｖｒＤＳＰＡＤｃｉＭｋｇＳｓｍｆｎｕｅｓｎｎｔｏＭＰａａｅｎＭｌ — ｇｎ）ｌｂｓｏｕｉＡｅｔ的功能和体系结构，ｎｄｔ研究系统中多Ａｅｔｇｎ问的交互关系，并对其中最重要的决策Ａｅｔｇｎ进行建模。
维普资讯
２０年１月０６２第２卷第４０期
军事运筹与系统工程ＭｉｔｙＯｅａｏｓＲｓａｈａｄＳｓｍｎｉｅｒｇｌａｐｒｔｎｅｅｒｎｙｔｓＥｇｎｅｉｉｒｉｃｅｎ

基于Agent的复杂系统建模仿真方法研究进展

2003年1月第14卷第1期装备指挥技术学院学报Journal of t he Academy of Equipment Command &Technology January 2003Vol.14 No 11收稿日期:2002210209基金项目:国家/8630计划资助项目作者简介:罗批(1974-),男(汉族),重庆人,博士后.基于Agent 的复杂系统建模仿真方法研究进展罗批, 司光亚, 胡晓峰, 杨镜宇(国防大学训练模拟中心,北京100091)摘要:由于传统建模方法难于适应复杂系统规模大、结构和层次复杂以及非线性等特点,需要采用新的建模理论和方法。

基于Agent 的复杂模型构建技术是目前最具活力的方法之一。

首先简要介绍了Agent 的基本概念及其一般结构,并讨论了基于Agent 建模仿真方法的基本思路与特点;然后,综述了基于Agent 复杂模型构建技术的研究现状;最后,指出了该建模仿真方法的主要发展趋势。

关键词:复杂系统;Agent;建模仿真中图分类号:E 911文献标识码:A 文章编号:CN1123987(2003)0120078205所谓的复杂系统是指系统具有大量交互成分,其内部关联复杂、不确定、总体行为具有非线性,即不能通过系统的局部特性,形式地或者抽象地描述整个系统特性的系统。

复杂系统涉及范围很广,包含自然现象、生物、经济、军事、政治、社会等各个方面,如经济领域的宏观经济、金融证券市场,生物领域的种群消长过程、胚胎形成过程、生命起源、物种进化,环境和生态领域沙尘暴的形成、水土流失、厄尔尼诺现象以及军事领域的政治军事对抗的相互影响,不同武器装备的综合作战效能,武器装备体系论证,高层决策中的民意问题等[1~5]。

由于复杂系统是一个无法重现,不可计算的系统。

对这样不可计算系统的研究,系统仿真是一个重要的、甚至是唯一的研究手段。

而建模理论与仿真方法是核心问题,即如何对目标系统建立仿真模型。

一种基于分层智能混合决策的多Agent框架

收稿日期：2015-10-05修回日期：2016-01-07基金项目：国家自然科学基金资助项目（71401177）作者简介：冯进（1980-），男，江苏大丰人，讲师。

研究方向：军事运筹。

*摘要：智能对于指挥决策模型非常重要，也是提高模拟训练和作战实验质量的关键。

作战中指挥决策内容多，问题性质不一，对智能要求高。

在分析指挥控制模型发展现状基础上提出模型对智能的需求，分析设定了智能的5个层次，提出一种混合Agent 框架，并在框架中对每一层智能给出解决方案，框架兼具认知Agent 、BDI Agent 和刺激反应Agent 的优长，对构建智能化的训练和实验系统有较大帮助。

框架在指挥装备作战运用实验中得到应用，具有较好的理论意义和应用价值。

关键词：智能，多Agent ，指挥控制，决策模型中图分类号：TP391.9文献标识码：A一种基于分层智能混合决策的多Agent 框架*冯进，朱江，沈寿林（南京陆军指挥学院，南京210045）A Hybrid Agent Architecture Based on Hierarchical IntelligenceFENG Jin ，ZHU Jiang ，SHEN Shou-lin （Nanjing Army Command College ，Nanjing 210045，China ）Abstract ：Modeling intelligence is very important for erecting C2（Command and Control ）decisionmodel ，which is a key factor to improving the quality of simulation training and combat experiment.In joint combat senario ，construction of decision model are used to meet various problem ，and claim fordifferent level of intelligence.This article analyses the current situation and the future requirements of modeling intelligence.A hybrid Agent architecture is proposed and five levels of intelligence are contained as a solution.The architecture contains both the advantages of the BDI Agent and the IF-Then Agent.It benefits modeling training or experiment system with intelligence.This framework has been applied in C2equipment combat application experiment ，and it proved to have good significance and applied value.Key words ：intelligence ，multi-Agent system ，command and control ，decision model 0引言当今，模拟训练和作战实验对指挥决策模型的要求日益增高。

面向Agent的装备作战仿真应用系统设计

面向Agent的装备作战仿真应用系统设计一、绪论1.1 研究背景和意义1.2 国内外研究现状和发展趋势1.3 本文的研究目的和内容二、Agent装备作战仿真技术概述2.1 Agent技术概述2.2 装备仿真技术概述2.3 Agent装备作战仿真技术应用三、Agent装备作战仿真应用系统设计3.1 系统需求分析3.2 系统结构设计3.3 系统功能详细设计四、系统实现与测试4.1 系统实现环境介绍4.2 仿真场景设计与实现4.3 系统测试与性能分析五、结论与展望5.1 主要研究结论5.2 未来的研究展望一、绪论1.1 研究背景和意义近年来，Agent技术得到了广泛的应用和发展。

Agent作为一种自主决策的智能体，具有自我学习能力和自我适应能力，已经在许多领域得到了成功的应用，其中包括军事领域的仿真和训练。

在装备作战仿真领域，Agent技术已经成为了一个热门的研究方向。

Agent装备作战仿真是指将各种装备、武器、战术等因素进行量化和模拟，通过计算机程序实现的虚拟仿真系统，旨在为军事决策者和士兵提供更加真实的战术环境，使训练效果更加接近实战。

Agent装备作战仿真技术通过应用Agent技术的特点，可以实现真实环境下的虚拟战术仿真，为训练提供更加真实的环境。

目前，国内外军事力量普遍认为，装备作战仿真技术是军事训练的新趋势，尤其是机器人、无人机、自动化装备等新型装备的应用越来越广泛，装备作战仿真技术的需求也日益增长。

Agent技术是目前最为成熟的人工智能技术之一，能够实现虚拟环境下的自主智能行为模拟，具有良好的应用前景。

因此，结合Agent技术的装备作战仿真应用系统的研究与实现，对于提高军事训练的效果和促进军事技术的发展具有非常重要的意义。

1.2 国内外研究现状和发展趋势国内外关于装备作战仿真技术的研究已经取得了一定的成果。

在国外，美国、加拿大等国家已经建立了完善的军事训练仿真系统，其中利用了大量的Agent技术，极大地提高了训练的真实性和效果。

《2024年基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析》范文

《基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析》篇一一、引言随着科技的不断进步，航空武器装备体系在现代化战争中扮演着越来越重要的角色。

为了确保航空武器装备的高效、可靠运行，对其保障体系的研究显得尤为重要。

本文将探讨基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析，旨在通过仿真技术对航空武器装备体系进行全面、系统的评估，为实际保障工作提供理论支持。

二、多Agent技术在航空武器装备体系保障中的应用多Agent技术是一种分布式人工智能技术，通过将系统分解为多个独立的Agent，实现系统的协同工作。

在航空武器装备体系保障中，多Agent技术可以应用于装备维修、物资保障、人员管理等方面，通过模拟实际运行环境，对航空武器装备体系的保障工作进行全面评估。

三、仿真评估模型构建1. 模型构建思路基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估模型构建，需要从系统结构、Agent功能、交互关系等方面进行考虑。

首先，要明确系统的整体结构和各个Agent的功能；其次，要建立Agent之间的交互关系和通信机制；最后，通过仿真实验对模型进行验证和优化。

2. Agent分类及功能定义在航空武器装备体系保障中，Agent可以划分为维修Agent、物资保障Agent、人员管理Agent等。

每个Agent具有特定的功能和职责，如维修Agent负责装备维修工作，物资保障Agent负责物资调度和供应，人员管理Agent负责人员培训和调度等。

3. 仿真环境设置仿真环境应尽可能地模拟实际运行环境，包括地理环境、气候条件、任务需求等。

通过设置不同的仿真场景，对航空武器装备体系的保障工作进行全面评估。

四、仿真评估过程及结果分析1. 仿真评估过程仿真评估过程包括模型初始化、场景设置、Agent行为模拟、数据收集等步骤。

在仿真过程中，要关注各个Agent的行为表现和协同效果，以及整个系统的运行效率和可靠性。

2. 结果分析通过对仿真结果的分析，可以得出航空武器装备体系保障工作的优势和不足。

一种基于多Agent技术的智能决策仿真实验系统[发明专利]

专利名称：一种基于多Agent技术的智能决策仿真实验系统专利类型：发明专利
发明人：路军,王立颖
申请号：CN200910013045.1
申请日：20090811
公开号：CN101615265A
公开日：
20091230
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于多Agent技术的智能决策仿真实验系统。

属于计算机仿真、人工智能和管理实验的交叉领域，是管理实验方法论和智能决策支持系统在概念、原理、技术和功能上的突破和发展。

它是对现实世界管理活动中的离散事件进行仿真辅助预测与决策的一个大规模实验平台。

该方法创造性地将异构Agent及其群体协作作为决策实验和系统仿真的透明化处理主角，构建了4个功能子系统、4层多Agent系统结构、4类本地数据库，运用4种仿真实验方法的预测与决策一体化系统模型。

它基于互联网，综合运用了云计算和人工智能的多项新技术，增加了策略博弈、机器规划、知识发现和自建逻辑的功能，具备超强实验能力。

本发明是管理实验技术和智能决策支持系统新的发展方向。

申请人：路军
地址：116023 辽宁省大连市甘井子区黄浦路七贤园15号楼1单元501
国籍：CN
更多信息请下载全文后查看。

基于多Agent战场仿真系统研究

基于多Agent战场仿真系统研究
刘桂涛;李哲;张凯兵;张天凡
【期刊名称】《现代防御技术》
【年(卷),期】2016(044)004
【摘要】设计战场虚拟仿真系统,分别将战场抽象为栅格化地图、作战单位抽象为智能体,将其映射到系统中,由此将战场指挥转换为多智能体协同控制及其决策问题.仿真系统中使用智能体进行战况推演,也可结合实际作战单位进行联合分析,可模拟多种战场情况,为决策提供参考.以战场覆盖性和特定目标搜索作为重要验证方法,测试结果表明系统能够有效仿真多Agent战场环境,通过决策推演与表达,为指挥人员提供重要决策参考.
【总页数】9页(P144-152)
【作者】刘桂涛;李哲;张凯兵;张天凡
【作者单位】湖北工程学院计算机与信息科学学院,湖北孝感432000;湖北工程学院新技术学院,湖北孝感432000;西北工业大学自动化学院,陕西西安710072;湖北工程学院计算机与信息科学学院,湖北孝感432000;湖北工程学院计算机与信息科学学院,湖北孝感432000;西北工业大学自动化学院,陕西西安710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.基于多Agent协作的战场信息共享系统研究与实现 [J], 于晓浩;常国岑;赵洪亮
2.基于Multi-Agent和HLA的综合战场环境仿真 [J], 苏春梅;奚宏明;王玮;茅文浩
3.基于MAPX的战场仿真想定编辑系统研究与实现 [J], 陈晨
4.基于多Agent的信息化战场多传感器仿真模型 [J], 李雄;郭齐胜;王精业
5.基于多Agent的战场角色仿真建模研究 [J], 尹全军;张琦;郭刚;黄柯棣
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

军事仿真中Agent的研究与设计

军事仿真中Agent的研究与设计
余安欣;慕晓冬;宋威
【期刊名称】《四川兵工学报》
【年(卷),期】2010(31)11
【摘要】将Agent技术应用到军事仿真,可使仿真系统中的作战联邦成员既具有独立规划和不同级别的决策能力,又具有对于战场环境的主动适应能力,从而满足军事仿真对于智能化的要求.本文基于对军事仿真的深人分析,提出了基于Agent的军事建模过程规划,设计出了个体Agent的内部结构,并针对结构中核心的决策与控制机制进行了研究与设计.
【总页数】3页(P134-136)
【作者】余安欣;慕晓冬;宋威
【作者单位】第二炮兵工程学院,西安,710025;第二炮兵工程学院,西安,710025;第二炮兵工程学院,西安,710025
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.多Agent系统中Agent路由器的研究与设计
2.RoboCup仿真中多Agents的最优局部配合
3.社会系统MAS分布仿真中的Agent优化调度算法
4.船舶人员疏散仿真中人员Agent模型研究
5.多Agent仿真中Agent行为的形式化描述方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。