基于多智能體系統(tǒng)的兵棋推演模型研究
發(fā)布時(shí)間:2023-04-15 00:17
隨著人工智能的發(fā)展,依靠人力研究戰(zhàn)術(shù)和制定軍事計(jì)劃的時(shí)代正在逐步離我們遠(yuǎn)去。過(guò)去在計(jì)算機(jī)應(yīng)用于兵棋推演仿真過(guò)程中,人們依靠微分方程、戰(zhàn)爭(zhēng)理論,有效地模擬了戰(zhàn)爭(zhēng)的進(jìn)程,極大提高了軍隊(duì)的作戰(zhàn)水平。今后隨著其他人工智能理論的進(jìn)一步發(fā)展,其在兵棋推演的應(yīng)用將會(huì)扮演更加重要的角色。而基于MAS的建模在描述復(fù)雜系統(tǒng)的能力,以及對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境中的行為建模能力,相對(duì)于傳統(tǒng)的建模方法更具有優(yōu)越性。多智能體系統(tǒng)的出現(xiàn)為兵棋推演系統(tǒng)的進(jìn)一步擴(kuò)展提供了一個(gè)新的平臺(tái)。本文將多智能體系統(tǒng)(Multi-Agent-System,MAS)與兵棋推演系統(tǒng)(War Game Simulation,WGS)結(jié)合起來(lái),構(gòu)建了基于MAS的兵棋推演的一般模型,深入研究了系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)和其中關(guān)鍵的智能體(Agent)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。隨后通過(guò)解決推演過(guò)程中的代表問(wèn)題之一的兵力目標(biāo)分配這個(gè)問(wèn)題,闡述了Agent之間的沖突模型和協(xié)調(diào)模型,并利用蟻群算法思想對(duì)其解決。在本文的最后,采用主流的Agent仿真框架JADE(Java Agent DEvelopment framework)對(duì)上述基于MAS的兵棋推演模型進(jìn)行仿真模擬。本文的主要研究工作如下...
【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 背景與意義
1.2 相關(guān)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容
2 智能體技術(shù)和多智能體系統(tǒng)
2.1 智能體技術(shù)相關(guān)理論
2.2 多智能體系統(tǒng)相關(guān)理論
2.3 多智能體系統(tǒng)(MAS)與兵棋推演的結(jié)合
2.4 本章小結(jié)
3 基于MAS的兵棋推演系統(tǒng)研究
3.1 兵棋推演的相關(guān)理論
3.2 基于MAS的兵棋推演中智能體的模型
3.3 普通作戰(zhàn)兵力智能體(SOLIDERAGENT)
3.4 作戰(zhàn)指揮智能體(CHIEFAGENT)
3.5 戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境智能體(BATTLEFIELDAGENT)
3.6 本章小結(jié)
4 結(jié)合蟻群算法的基于MAS的目標(biāo)分配推演模型
4.1 基于MAS的兵棋目標(biāo)分配模型
4.2 蟻群算法應(yīng)用于基于MAS的兵力目標(biāo)分配模型
4.3 本章小結(jié)
5 基于MAS的兵棋目標(biāo)分配模型仿真
5.1 JADE仿真平臺(tái)介紹
5.2 仿真系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)
5.3 仿真結(jié)果與分析
5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文目錄
本文編號(hào):3790871
【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 背景與意義
1.2 相關(guān)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容
2 智能體技術(shù)和多智能體系統(tǒng)
2.1 智能體技術(shù)相關(guān)理論
2.2 多智能體系統(tǒng)相關(guān)理論
2.3 多智能體系統(tǒng)(MAS)與兵棋推演的結(jié)合
2.4 本章小結(jié)
3 基于MAS的兵棋推演系統(tǒng)研究
3.1 兵棋推演的相關(guān)理論
3.2 基于MAS的兵棋推演中智能體的模型
3.3 普通作戰(zhàn)兵力智能體(SOLIDERAGENT)
3.4 作戰(zhàn)指揮智能體(CHIEFAGENT)
3.5 戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境智能體(BATTLEFIELDAGENT)
3.6 本章小結(jié)
4 結(jié)合蟻群算法的基于MAS的目標(biāo)分配推演模型
4.1 基于MAS的兵棋目標(biāo)分配模型
4.2 蟻群算法應(yīng)用于基于MAS的兵力目標(biāo)分配模型
4.3 本章小結(jié)
5 基于MAS的兵棋目標(biāo)分配模型仿真
5.1 JADE仿真平臺(tái)介紹
5.2 仿真系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)
5.3 仿真結(jié)果與分析
5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文目錄
本文編號(hào):3790871
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