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题名基于机器学习的联合作战任务筹划模型
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作者
王续涵
陶九阳
吴琳
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机构
国防大学联合作战学院
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出处
《指挥控制与仿真》
2023年第5期92-98,共7页
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文摘
战争复杂性日益提高,快速完成作战任务筹划对于提高指挥效率至关重要。提出了联合作战任务矩阵分析模型,为作战任务筹划提供了一种理论方法;以此为基础,构建作战任务-支撑要素-威胁要素信念网络模型;设计了信念网络关键参数的贝叶斯学习方法,采用想象力机制来提高算法在自博弈学习中的收敛速度;给出了一种深度最小威胁生成树搜索算法,该算法能够通过平衡搜索误差和搜索速度,高效完成任务优先级排序。最后,通过仿真实验验证了上述模型和算法的有效性。
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关键词
信念网络
机器学习
作战筹划
态势感知
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Keywords
belief network
machine learning
operation planning
situation awareness
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分类号
E837
[军事—战术学]
E911
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题名CGF行为建模方法研究
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作者
王续涵
王新宇
高慧峰
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机构
国防大学联合作战学院
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出处
《移动信息》
2022年第11期13-15,共3页
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文摘
计算机生成兵力(Computer Generated Forces,简称 CGF)是指在作战模拟软件中,自动生成并自主控制虚拟兵力的计算机应用程序,目前已经在作战推演、战法验证和武器研发等场景中发挥了重要作用。在真实作战兵力建模的过程中,行为建模是重中之重。文章阐述了 CGF 行为建模方法的研究现状,分析了各应用场景对 CGF 行为建模的需求,从“类人”与“智能化”两个方面对行为建模方法进行了论述,探讨了 CGF 行为建模技术的发展趋势,仅供参考。
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关键词
计算机生成兵力
行为建模
作战仿真
人工智能
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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