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基于A*算法的坦克CGF全局路径规划 被引量：1
1
作者 燕明 李文清 周涛 《指挥控制与仿真》 2008年第3期28-30,35,共4页
提出了一种应用A*启发式搜索算法对虚拟战场中坦克CGF(Computer Generated Forces)实体进行全局路径规划的方法,同时对A*算法进行了改进,利用二叉堆的结构组织OPEN表,大大加速了A*算法的搜索效率。所提方法可以处理较大规模的战场地形,... 提出了一种应用A*启发式搜索算法对虚拟战场中坦克CGF(Computer Generated Forces)实体进行全局路径规划的方法,同时对A*算法进行了改进,利用二叉堆的结构组织OPEN表,大大加速了A*算法的搜索效率。所提方法可以处理较大规模的战场地形,具有较高的效率。 展开更多
关键词 A＊算法 坦克cgf 路径规划
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坦克CGF发现目标过程的建模与仿真 被引量：2
2
作者 汤再江 石少勇 +1 位作者 薛青 陈琪 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期957-961,共5页
坦克计算机生成兵力是陆军作战仿真系统的重要组成部分,其模型由机动模型、发现目标模型、火力模型等组成。针对坦克发现目标的过程,分析了影响坦克发现目标的相关因素,描述了坦克扫描、发现、识别目标的主要过程,建立了坦克发现目标的... 坦克计算机生成兵力是陆军作战仿真系统的重要组成部分,其模型由机动模型、发现目标模型、火力模型等组成。针对坦克发现目标的过程,分析了影响坦克发现目标的相关因素,描述了坦克扫描、发现、识别目标的主要过程,建立了坦克发现目标的军事概念模型和各环节的数学模型,建立的模型在坦克单车对抗仿真系统中分别进行了不同植被、不同能见度、不同倍率条件下的发现目标仿真试验,并分别与"人在环"坦克模拟器、资料数据以及实地观测数据进行了比对,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 坦克cgf 发现目标模型 建模与仿真 模型验证
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坦克分队CGF实体智能机动行为仿真 被引量：5
3
作者 杜国红 徐克虎 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期1875-1878,共4页
以坦克分队CGF实体为研究对象,详细探讨了在“以人为主,人机结合”的建模指导思想下,运用BP神经网络和A*启发式搜索算法实现CGF实体智能机动行为的建模。改进了传统的侧重于仿真过程控制而忽视发挥受训人员的主观能动性的弊端,提出了以... 以坦克分队CGF实体为研究对象,详细探讨了在“以人为主,人机结合”的建模指导思想下,运用BP神经网络和A*启发式搜索算法实现CGF实体智能机动行为的建模。改进了传统的侧重于仿真过程控制而忽视发挥受训人员的主观能动性的弊端,提出了以实际军事需求为牵引,以智能仿真为依托,兼顾高层决策可控和底层机动自主的设计思路。最后结合实际应用对模型进行了可行性验证。 展开更多
关键词 BP神经网络 A^＊ 启发式搜索算法 坦克分队cgf实体 智能机动行为
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