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基于多智能体系统的陆军一体化作战模型分析与研究-武器系统与运

发布时间:2019-07-01 14:54 来源:未知 编辑:admin

  基于多智能体系统的陆军一体化作战模型分析与研究-武器系统与运用工程专业论文.docx

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  l㈣呲骶眦帆帆悄眦i0Y1 l㈣呲骶眦帆帆悄眦i0Y1 9 1 8950帆 硕£论文 基了:多智能体系统的陆军 摘 要 针对国内传统作战模型难以描述复杂性陆军合同战斗的局限,本文运用复杂自适应 系统理论分析了陆战系统的复杂性特征及系统的行为规律,探讨了基于多Agent技术作 战仿真的优势,奠定了基于多Agent系统进行陆军一体化作战研究的理论基础。在充分 介绍多Agcnt系统仿真平台——EINSTein系统的基础上,运用EINSTein系统分别对陆军一 体化作战研究中制敌机动、信息认知、自适应指挥控制、体系对抗等热点问题进行了建 模仿真,探讨了火力、机动、信息、通信、部队性格、指挥方式等因素与作战能力的函 数关系。为完整说明基于多Agent系统作战模型的研究内容、建模过程和分析方法,本 文最后构建了一个以山岳丛林地作战为背景的陆军一体化作战综合案例,建立了基于不 同战术手段的作战模型,深入研究了陆军热带山岳丛林地一体化作战战法运用问题,并 基于遗传算法得出了山岳丛林地这一特殊作战环境下的最优兵力使用方案。 关键词:多Agent系统,陆军一体化作战,模型,评估 Ab删 Ab删 硕’L论文 Abstract To overcome the deficiency of traditional combat models ignoring the complexity of tactical combat,the complex characteristic of the combat system and the system rules using complex self-adaptive system theory are analyzed in this paper,the advantages of simulation based on multi.Agent system are revealed,the article studies the integrated joint War in land force based on the multi.agent system operation model as its theoretical foundation.The EINSTein system which is a multi-Agent simulation platform is introduced in details,and the models on hot issues such as Dominate Maneuver,information cognition,self-adaptability command and control and System of Systems Antagonizing,etc.are established.The relations between combat capability and fire,mobility,information,communication,troop feature and command manner are studied.To further understand the study field,modeling process and analyzing method based on multi—Agent system,a typical case with background of mountain bush integrated joint combat is constructed.Different tactics and different fight operations are studied by using EINSTein.The optimized schemes of operations are concluded in the end based on genetic algorithm. Key words:Multi—Agent System,The integrated joint War in land force,Model, Assessment H 硕}:论文 硕}:论文 基于多智能体系统的陆军一体化作战模型分析与研究 目 录 摘 要..................。................................. ......。..... ........................... 。.....I Abstract............................ ................................................................... ......II 目 录..........................................................................................................IH 1坌蕾论。.....。 .........。.。...。.。.......。..。.......... ...。..。...。..。..............。.................1 1.1研究背景与意义 1 1.2国内外研究现状 .2 1.2.1国外研究现状 .2 1.2.2国内研究现状 .6 1.3本文研究的主要内容 .7 2陆战复杂性及其研究方法 。8 2.1复杂自适应系统 .8 2.1.1复杂自适应系统理论的基本思想 ..8 2.1.2复杂自适应系统的特征及要素 .8 2.1.3复杂自适应系统的主要特点 .9 2.2陆战系统的复杂适应性特征 9 2.3基于 Agent系统的仿线 Agent . . .10 2.3.2多Agent系统 .10 2.3.3基于MAS的仿线 3基于MAS的陆战模拟工具 。14 3.1 EINSl’ein的建模思想 14 3.2 EINSTc柚建模的设计与实现 .15 3.2.1总体设计 l 5 3.2.2个体设计及战斗描述 15 3.2.3参数设置 17 3.3 E玳STe!in的仿线 ⅡI 目录 目录 硕?t论文 3.4 EINSTein基于分形维度量聚集、机动性方法 18 3.5 EINSl镜n基于遗传算法的兵力优化 .19 3.6本章小结 21 4基于EINSTein的陆军一体化作战模型研究 22 4.1制敌机动 .22 4.1.1研究背景 22 4.1.2研究想定与参数设置 .22 4.1.3运行过程、结果与分析 24 4.2信息认知 ..27 4.2.1研究背景 27 4.2.2研究想定与参数设置 .29 4.2.3运行过程、结果与分析 31 4.3自适应指挥控制 33 4.3.1研究背景 33 4.3.2研究想定与参数设置 33 4.3.3运行过程、结果与分析 34 4.4体系对抗 。37 4.4.1研究背景 .37 4.4.2研究想定与参数设置 38 4.4.3运行过程、结果与分析 39 4.5本章小结 。43 5基于ENSTein的陆军热带山岳丛林地一体化作战模型 。44 5.1陆军热带山岳丛林地一体化作战分析 44 5.1.1热带山岳丛林地地形特点对陆战行动的影响 44 5.1.2陆军热带山岳丛林地一体化作战的主要特点 45 5.2热带山岳丛林地攻防对抗基本想定 46 5。3热带山岳丛林地攻防对抗建模分析 ..47 5.3.1地形因素 47 5.3.2人员因素 一48 5.3.3武器因素 48 5.3.4通信因素 .48 5.3.5其它因素 。49 iv 硕L论文 硕L论文 基于多智能体系统的陆军‘体化作战模型分析与研究 5.4热带山岳丛林地攻防对抗模型 。49 5.4.1模型一:强行突破轮番攻击模型 49 5.4.2模型二:重点突破连续突贯模型 52 5.4.3模型三:多点突破穿插迂回模型 56 5.5综合分析和本章小结 一59 6总结与展望 。62 6.1论文总结 .62 6.2前景展望 一63 鸳【 谢............. ......。...........。......。。...... .。.....。................。.....。.............64 参考文献 65 附 录 .。.. .............. ......。。。。. . .。..。 ......。.。.。 ......72 V 硕t论文 硕t论文 基于多智能体系统的陆军一体化作战模型分析与研究 1绪论 1.1研究背景与意义 现代作战模拟是指以计算机为丰要工具对敌对双方或多方的作战环境、作战行动、 对抗过程和结局进行的模仿【I】。由于战争的破坏性、高耗性和不可重复性,研究现实战 争十分困难,现代作战模拟就成为研究战争的有效手段。它在仿真作战时空环境、模拟 实体状态行为、研究作战动态演变、分析作战要素构成、探讨新型作战方法、揭示作战 基本规律、进行指挥决策和技能训练等方面发挥着极其重要的作用。 现代作战模拟根据相似性的原理抽象作战过程,研究构建相关模型,通过模型组建 作战模拟系统,运行系统对作战的各要素进行仿真,以分析作战活动的基本规律。作战 模型是对交战主要特征的描述。作战模型反映了影响战争的主要因素及其相瓦关系,使 得作战模拟能够揭示战争的本质,从而通过作战模拟就能认识到战争的基本规律【zJ。因 此,能否抽象出一个准确的作战模型是作战模拟成败的关键。 随着信息等高新技术在军事领域的广泛应用,陆军的作战观念和作战样式发生了巨 大变化,呈现出典型的复杂性特征。未来的陆战是以信息网络为支撑,以信息化作战为 主要作战形式的一体化联合作战,信息成为决定胜负的主要因素,具有作战空间多维、 参战力量多元、指挥关系复杂,聚焦系统集成、作战目标多变、作战方式灵活,作战行 动自主、作战规模趋小、作战力量瞬间释放,攻防转换频繁、作战节奏加快、战机稍纵 即逝,战斗不可预测等特点。战争不仅是兵力、火力、武器平台之间的较量,更有部队 编制体制、人员心理素质、指挥谋略和凝聚力之间的对抗【3J。 陆军一体化作战呈现出非线性的体系对抗形式,这不仅改变了作战胜负的决定因 素,而且使系统内复杂的相巨关系更为混沌,战争各组成要素之间的活动更加难以描述 和定量分析,作战仿真的难度越来越大。传统的作战模型大多是数学模型,如以兰彻斯 特方程为代表的解析模氆、以蒙特卡罗方法为工具的统计模型、以指数法描述战斗的经 验模型、系统动力学模型和图上作业演练模型等【4】。这类模型主要依据火力损耗理论和 方法构建,一般只对战争系统中物理、信息、认知三个域中的物理域建模,很少考虑指 挥控制、战术运用、人员士气等因素对作战的影响,忽视了对战争动态性、非线性等复 杂特征的描述,难以刻画出现代陆战所表现出的复杂战场态势变化及其内在的动力学机 制【51。因此,必须从根本上摆脱损耗理论的束缚,需要寻找新的理论和方法,构建符合 陆军一体化作战特点的作战模型,以满足模拟研究的需要。近年来蓬勃兴起的复杂性科 学,特别是复杂自适应系统(Complex Adaptive System,简称CAS)J里论的研究,为作战 模拟的研究开辟了新的思路。基于该理论的多Agent的建模方法则可以通过自下而上的 1绪论 1绪论 硕士论文 建模方式,描述和反映作战的动态非线性特征,能更好地对一体化联合作战进行模拟仿 真。 基于上述考虑,本课题运用复杂自适应系统理论,将陆战看成是一个具有层次涌现 性、非线性、自组织、分散控制、动态演化和自适应性的复杂系统,利用多Agent系统 模拟工具——EINS碱n系统,建立了一系列陆军一体化作战模型,研究了火力、机动、 认知、指挥控制、部队个性、通信感知等因素对部队整体作战能力的影响,并通过典型 案例运用遗传算法对各因素进行了优化,提出了山岳丛林作战部队行动的最优方案,为 未来部队武器装备发展、合理编配兵力、组织作战协同提供一定的数学理论支持,克服 了动用实兵的困难,节省大量的时间、人力、物力和财力,提高了效率,发挥辅助决策 作用,同时也深化了对陆军一体化作战的认识。 1.2国内外研究现状 1.2.1国外研究现状 以美国为首的西方国家较早将复杂自适应系统理论和多Agent建模仿真方法应用于 作战问题的研究之中。1996年,美军在美国海军作战发展司令部MCCDC(US Marine Crop Combat Devdopment Command)启动了“阿尔伯特计划”(aroject Albert),筹建了“新 科学办公室”(ne、)l,science),负责研究将复杂性理论科学应用于地面战争。在该办公室 的领导下,美国海军分析中一C,CNA(Center for Naval Analyses)的安德鲁弗可里克塞(Andrew Ilachinski)博士研究了地面战争与复杂自适应理论的相关性,提出了一个将复杂自适应理 论应用地面战争研究的层次框架结构,并基于Agent的技术研制开发了基于DOS的战斗 模拟系统ISAAC(Irreducible Semi.Autonomous Adaptive Combat),开启基于多Agent系统 的复杂自适应仿线月,美国军事运筹学会(MilitaryOperations Research Society)宅办了一次旨在 促进复杂性理论研究的专题研讨会,引起了专家学者对复杂理论军事应用研究的关注【.71。 1999年,该学会发表了“战争分析与复杂性’’的研究报告,分析了应用“新科学”研究 战斗和其他军事行为的可行性,明确了“新科学在战争问题研究的优势【8】。2000年, 美国海军上将塞布罗斯基(Cebrowski)在英国皇军联勤学院(RUSI)指出,信息化战 争是具有不确定性的复杂系统,未来的战争充满了不确定性,战争分析必须采用“新科 学相关理论和研究方法【9】。 美军运用复杂理论研究战争的成果在国际上引起了广泛关注,来自澳大利亚、新西 兰、英国、加拿大等国的众多知名专家学者纷纷加入“阿尔伯特计划”,使其成为了名 副其实的国际性研究项目【l 01。在该计划的推动下,西方各国开发了一系列基于Agent 的作战仿真系统和实验分析平台。比较著名的有:美国的ISAAC、EINSTein(Enhanced 2 硕仁论文 硕仁论文 基于多智能体系统的陆军‘体化作战模型分析与研究 ISAAC Neural Simulation Toolkit)、SWarrior(SWARM Marine Infantry Combat Modal)、 Archimedes(The Archimedes Combat Modeling Platform),ACME(Adaptive Collection Management Environment),TSUNAMI(The Tactical Sensor and Ubiquitous Network Agent—Modeling Initiative):澳大利亚的CROCADILE(Comprehensive,Research Oriented, Combat Agent Distillation Implemented in the Littoral Environment)、RABBLE(Reducible Agent Battlefield Behavior through Life Emulation)和WISDOM—II(Warfare Intelligent System for Dynamic Optimization ofMissions,version II):新西兰的MANA(Map Aware Non-uniform Automata)。 ISAAC是美国海军作战发展司令部资助开发的第一个基于多Agent的陆军分队战术 对抗仿真实验平台。模型的基本要素是ISAAC Agent,它是一个具有行动原则、任务目 标、战场感知能力和适应性特征的基本作战单元,如步兵、坦克、运输车辆等;通过ISAAC Agent之间的简单行为交互,ISAAC能展现出前进、撤退、集结、攻击、渗透、迂回、 围堵、牵制、包围等作战概念【6】。 EINSTein是ISAAC的增强版,目前使用的是3.1版。平台可在Windows上运行,允许 打开多个文档视图;采用面向对象的代码设计和GUI接口,可以进行二次开发,增强了 人机交-瓦能力;用户可自定义地形环境、行动路线、Agent个体属性、行为规则、Agent 之间通信链路和指挥关系;引入遗传算法、神经网络、增强学习算法,Agent自适应决 策,能搜索兵力最优化的个性和作战方案;提供了战争损耗分析、占领区分析、战争嫡 和空间嫡分析、主体间距离分析、战场质心分析等一系列分析手段及相应的数据可视化 功能,为观察分队战术对抗中的自组织现象和宏观涌现行为提供了便利条件【l¨。 SWarrior由ISAAC/J、组改进美国圣塔菲研究所SFI(Santa Fe Institute)的Agent开发 环境SWARM而成,是一个基于多Agent、可反复运行的、研究未来军事行动的工具箱, 主要用于研究小规模、分散的机动部队的动态性特征。SWarrior系统已被用于研究美国 海军陆战队的军事演习活动,通过在SWarrior平台上对演习想定和实施条件的多次运行 和反复实验,得出的结果与部队参演人员的亲身经历十分相近,增强了参演人员对真实 演习的认识和理解【l引。 Archimedes由Least Squares Software LLC为美国海军作战发展司令部开发而成,是一 个灵活、强大的基于Agent战斗力仿真平台。目前使用的是B版,主要用于研究纪律,凝 聚力,士气和个性等人的因素在战斗中的非线性影响。它提供用户创建和定义Agent的 属性、活动规则、彼此直接的联系等。Archimedes最大的特点就是能将功能和属性分离 开表示,完成某些特定任务的功能面向某个属性,并且使用包含算法的功能模型来实现, 属性值则使用高、中、低等模糊方法来表示【l 31。 ACME由圣塔菲的Bios小组为美国陆军情报与安全司令部INSCOM(US Army Intelligence and Security Command)开发而成,其目的是帮助指挥官实时获取与管理战场 l绪论 l绪论 硕七论文 信息。ACME是一个可以代表所有传感器平台、具有智能性的基于命令的半自动情报搜 集系统。指挥官只需要输入一个基于某个因素(例如时间、分辨率、占领地区)的需求, 系统就能通过一种基于命令的方法,解决调度和其他技术问题使用适当的资源收集需要 的智能并将它们直接传送给指挥官【l TSUNAMI由美国海军战场开发司令部NWDC(Navy Warfare Development Command) 与Argonne国家实验室的复杂自适应系统仿真中,Il,CCASS(Centec for Complex Adaptive Systems Simulation)合作开发而成,主要用于通信传感器平台性能对战争影响的建模。系 统可构建红、蓝、中立等三方兵力Agent,这些Agent模氆具有不同的属性和复杂的行为, 如不同的通信设备、不同的能量大小和不同的记忆、感知、移动能力等;TSUNAMI通 过对真实地形的描述来仿真战场空间的运动与交互,具有“克隆”传感器、运用规则集 来仿真信息流和仿线。 CROCADILE由澳大利亚防务学院ADFA(Australian Defense Force Academy)开发 而成,是一个开放、可扩展的基于Agent的复杂仿真系统。与ISAAC、MANA等模型中 将武器实质被简化成有命中概率的元素(EINSTeinl.1及更高版本通过威力、射程、开火 率、杀伤半径、偏差和可靠性六个参数描述武器)、地面简化成是二维的地形相比较, CROCADILE最大的特点是实现了战场的3D环境模型和强大的武器抛射物理模型,能够 更加真实也更为复杂地模拟判断一次对抗结果。战场中目标的命中带有一定的速度和方 向,并且用一个三维碰撞检测算法检澳lJAgent被击中的时间和爆炸的位置。使用目标大 小、速度、方向、距离和地形特征等数据来确定一次射击是否命中预定目榭15】。 RABBLE由澳大利亚防务学院开发而成,主要用于研究多个作战Agent在仿真过程中 的涌现行为。与ISAAC、EINSTein等模型相比较,RABBLE中的Agent是由基本单元构成 的子群体的模型,它能够继续分解;RABBLE中的Agent的行为决策和EⅢSTe谊一样,除 依据描述其个性特征的权重向量确定行为方式外,还引入了学习机制,将系统的整体目 标与自身的行为规则相结合,使行为决策更科学合理【l引。 WISDOM—II是WISDOM增强版,是一个基于“网络中心战”理论的 Agent仿真平 台。WISDOM.II辛要用于研究信息获取、信息共享、知识共享和命令决策速度对作战的 影响,大部分实现机制和功能同EINSTein类似,只是智能体的惩罚函数有所不同。 WISDOM.II使用个性向量来描述其它Agent对当前Agent的影响,这些影响会对当前 Agent产生吸引或排斥作用。WISDOM—II中的影响向量是一个包含数值和方向的向量, 数位表示影响大小,在O到l之间,方向定义了影响发生的方向,而其它仿真平台仪使用 个性向量来定义一个Agent试图靠近或者远离其它Agent的倾向大小,是一个.1-一+1的数 值,没有方向之分【17】。 MANA由新西兰国防技术局DTA(the Defense Science and Technology Organization) 资助开发而成,采用类似于EINSTein模型的功能和设计,运行于Delphi Windows环境, 4 硕士论文 硕士论文 基于多智能体系统的陆军‘体化作战模型分析与研究 但也有所区别。各战斗单元具有记忆功能,能够记录先前觉察到敌人的位置和状态。因 此t时刻战斗单元的行动不仪取决于t时刻所感知的环境,而是取决于当前的感知和记忆; 用户可以在仿真过程中改变个性权重,以进行更有“目的”的实验;不同的战斗单元在 系统中运用不同的军标显示,更加形象直观【l引。 2006、2008年,澳大利哑防务科学技术部布莱恩(Be订脚)、杰克逊(Jackson, S. K,Lytmen, S.L&Railsback, S.F.K)等人对以上仿真平台进行了测试与分析【1920]。 就其平台所具有的开放性、交互性、操作性、适应性、运算速度、网络因果性和分析能 力等特性来说,EⅣSTein是其中一个相对比较成熟、能将战争作为复杂自适应系统来研 究的“概念实验室,它能为验证和研究战争新概念,加深对战争内在机制的理解提供 有力的帮助。 基于ISAAC、EINSTein系统,许多学者展开了军事复杂特性和作战模型问题的研究。 系统的开发者阿里克塞(Andrew nachinsl(i)博士就在仿真实验研究的基础上,撰写了一系 列的研究论文和报告【6,1121~3们。运用ISAAC系统,戴维(DaveTaylor)研究了美军火力班编 成变化的历史及其导致这种变化的原因【311,霍恩(Home)研究了机动性与战争消耗的关 系【32~34】,布朗(Brown)初步论证了指挥员与部署紧密配合有助于以最小伤亡快速取得作 战的胜利【351。米切尔(Michael K)、劳伦(Lauren)等人研究对ISAAC系统仿真实验战役损 耗的统计分布,并运用分形维等参数定量描述了战斗的复杂性【3 6’。克林格曼(Klingaman) 对比分析了美军陆战队“两面神’’战斗模型JANUS与EINSTein仿真实验的数据,初步验 证了EINSTein系统中Agent作战模拟的有效性【371。基于E玳STein系统,吉尔(Gill A)研 究了侦察对作战成败的影响【381,布罗伊勒斯(aroyles D,TrickeyW)等人研究了小分 队城市作战问题,伍德曼(Woodanman),研究了小分队非军事任务行动问题【391。培拉(Pcrla P,Hawk C)等人运用EINSTein系统开发了“SCUD Hunt”战争游戏,并以此研究了部 队的联合指挥与控制问题m】,考克斯克(Cox G)基于EINSTc血系统开发了波斯湾(GP)场 景游戏,并研究了海军舰队驻扎和作战问题[41】,弗兰德曼(Freedman)运用EINSTein系 统开发了一个动态丰富的分散社会暴动模型,研究了快速有效制止暴乱的扩散问题【42】。 MCCDC与新西兰防务运筹资助组织(Defense Operational Support Establishment)应用非 线性理论和统计分析等方法,开发了“Albert”数据可视化工具箱,运用Maui高性能计 算中心的高性能计算机对ISAAC、EINSTein;等平台仿真实验产生的大量数据进行挖掘, 以期从中寻找出战争系统运行的内在规律【43J。 综上所述,国外基于多Agent的复杂自适应战争仿真研究起步较早,并取得了一定 的成果。目前在理论方面,主要是用复杂自适应理论对军事系统的复杂性进行定性讨论; 在系统建模方面,主要是开发基于Agent的建模仿真平台与仿真结果分析系统;在应用 研究方面,主要是采用基于多Agent的建模仿真方法研究军事系统中的某一特定问题。 5 1绪论 1绪论 硕t论文 1.2.2国内研究现状 2000年开始,国内一些专家学者开始呼吁关注复杂性系统理论在军事领域内的应用 研究。军事运筹学会先后于2003、2006、2008、2010年在北京召开了四次全军“战争复 杂性与信息化战争模拟”学术研讨会,对战争复杂性研究的理论、方法进行了探讨【*舶】。 国防大学2005年召开的“战争复杂性”研讨会【47】、军事科学院同年举办的262、269香山 会议【48^491以及系统工程学会军事系统专业委员会2006年学术年会【删都探讨了战争复杂 性问题。在这些学术机构的推动下,国内专家对战争复杂性问题逐渐展开了深入研究, 并运用经典复杂系统理论、建模仿真、综合集成等方法在战争复杂系统研究上取得了初 步的成果p11。 复杂自适应理论作为经典复杂理论的重要组成部分,其在战争复杂性领域的研究也 取得了一些探索性的成果。国防大学以胡晓峰、司光亚、张明智为首的研究团队先后开 发了基于人工势场的陆战仿线ISR的战争组织化复杂自适应【541、网络中心战 概念演示【55】、战争体系对抗自组织【56】等模型,研究了指挥控制、网络对兵力损耗的影响 和作战方案优化、系统对抗中的复杂性现象等。国防科技大学以谭跃进、戴金海、谭东 风为首的研究团队,基于EINSTein系统展开了应用研究‘57铷】,并开发了城市作战‘51、平 原阵地战【611、天战系统仿线】、综合电子信息系统作战效能评估【631、战术级联合作战仿 线、基于多Agem复杂网络的交战【65】等模型,研究了相关应用案例。解放军理工大学 贺建民等人设计实现了基于Agent的作战仿真原型系统,解释了一些战争涌现现象【6¨71; 江汉、曹可劲等人基于复杂自适应理论构建了信息共享效能评估模型,并通过EINSTein 验证了该模型的有效性【6引。海军工程大学朱建冲、葛恩顺等人开发了基于多Agent系统 的海战场态势预测【691、战斗保障等模型【70】,并研究了相关问题。空军工程大学李宏刚、 欧建军、李永宾等人基于Agent的CAS仿真,研究了空地对抗、编队协同、指挥决策等 问题[71~731。南京陆军指挥学院沈寿林、王三喜等人综合运用多种理论与技术,开发了分 队对抗仿线】。蚌埠坦克学院花传杰、陈艳彪等人开发实现了坦克分队作战 仿线。通信指挥学院戴剑伟研究了基于多Agem的地面作战建模仿线】。 海军大连舰艇学院赵晓哲、郭锐等人构建了多Agent海战模型,研究了水面舰艇编队对 抗、无人舰艇编队控制、水面舰艇对潜作战决策等问题【7州引。海军航空工程学院浦鹏, 张金春,陈钰宁,李萧等人提出并实现了多机型协同作战复杂系统分析与设计决策仿真 模型【网。装备指挥技术学院罗小明、杨娟等人利用EINSTein,研究了支援保障、火力效 能等要素对体系作战的影响【85,861。军械工程学院吴秀鹏等人设计了基于多Agellt的保障模 型,分析了不同保障类型的效益【87】。 综上所述,将复杂自适应理论运用于战争模拟研究,克服了传统研究方法的对战争 复杂性认识不足的局限性,为更好地认识理解战争开拓了新视野,显示出重大的潜在应 6 硕L论文 硕L论文 基F多智能体系统的陆军一体化作战模型分析与研究 用价值。我国紧跟世界战争复杂系统研究步伐,在消化吸收国外理论和系统平台技术等 方面取得了一定的成果,提出了一些基于复杂自适应理论科学的建模理论与方法,还开 发出了一些仿真系统,但这种方法在模型颗粒度、聚合与解聚、实体能力等方面还需要 进一步探讨。就目前国内的系统来说,主要是针对特定问题引入国外系统的理念和框架 进行设计与实现,系统通用性、可信度有待进一步验证,各系统模型的实践应用研究比 较模糊、抽象,难以对军事实践起到切实的指导作用。总体来说,将复杂自适应理论运 用于战争模拟研究还处于探索、研究阶段,仍然有大量更为艰巨的工作急需开展。 1.3本文研究的主要内容 本课题以陆军一体化作战为研究对象,主要开展了以下几方面的工作: (1)介绍复杂自适应理论,分析、研究陆军合同战术系统的复杂性特征及系统的 行为规律,探讨基于该理论进行军事应用研究的辛要实现方法和技术。 (2)介绍EINSTein系统的建模思想和支撑技术,研究EINSTein系统中陆军合同战 斗模型的设计、运行、数据采集和和基于分形维度量聚集、机动性方法,基于遗传算法 的兵力优化问题。 (3)利用EINSTein系统建立制敌机动、信息认知、自适应指挥控制、体系作战等 模型,研究陆军一体化作战的复杂性特征、自适应机制和整体涌现行为,探讨机动、火 力、信息认知、指挥方式、部队个性等因素与整体作战能力的关系。 (4)以山岳丛林地作战为背景,分析山岳丛林地作战的特点,利用EINSTein系统 分别建立不同战术作战模型。对比分析不同模型的作战效果,论证不同方案的可行性, 并基于遗传算法求解山岳丛林作战部队行动的最优方案。 7 2陆战复杂性及其研究方法 2陆战复杂性及其研究方法 硕t论文 2陆战复杂性及其研究方法 战争具有动态、非线性复杂特征,采用牛顿经典科学体系线性还原论的思想分解研 究战争,目前困难重重。复杂系统科学理论的兴起,为复杂性战争研究开创了一条新的 思路。本章主要介绍了复杂自适应系统理论以及与其密切相关的多;Agent仿真技术、分 形、遗传算法等概念,分析了陆军合同战斗系统的复杂自适应特征和基于多;Agent的CAS 仿线复杂自适应系统l韶l 2.1.1复杂自适应系统理论的基本思想 美国科学家约翰·霍兰德(J.Holland)1994年提出了复杂自适应系统理论。霍兰德认 为:任何一个复杂系统都有集体“涌现”特性,系统的复杂性来源于内部。复杂自适应 系统就是一类极具代表性的复杂系统,它由大量相瓦连接、通常是非线性地相瓦作用的 异构部分组成,其成员是具有自身目标、动机和行为规则的自适应性主体,它们能够与 环境以及其它主体持续不断的进行交互,从中“学习知识”、“积累经验”,并据此改变自 身的结构和行为,以适应外部(环境和其它主体)和内部的变化,从而促进了整个系统 发展、演变或进化。包括新的功能和特征的涌现、新的层次生成,分化和多样性的产生、 新的聚合以及更大主体的出现等等。系统中大量不同层次成员的适应性促成并发展了复 杂性。 2.1.2复杂自适应系统的特征及要素 复杂自适应系统是一个开放的系统,它持续不断地与其环境进行信息、能量和物质 交换;系统能识别其动态过程中的一些规律,将无规律的信息作为随机信息处理;系统 具有学习、记忆和产生对策的能力。它一般应具有异质性、非线性、等级结构、流等四 大要素,这些是系统产生自适应行为的基础。 系统通常通过异质成员间的非线性作用而自组织成一定的等级结构,而这一结构又 支配组成成分间的能量、物质和信息流,同时也受其影响。因此,复杂自适应系统最本 质的特性是自组织性,“涌现”只是复杂自适应系统的最基本的外在表现。通过自组织, 系统的整体属性由局部成分间的非线性相巨作用产生,而系统又能通过反馈作用或增加 新的限制条件来影响成分间相互作用关系的进一步发展。因此,自组织过程包括“旧约 束”的破除和“新秩序”的建立。系统中,“破除”引发“重建”,有序出自无序。这种自组织 性不是复杂自适应系统“自上而下”的“预定目标”,而是由于组成成分之间相瓦作用产牛 的“自下而上”的集体效应所不可避免的结果【611。 硕七论文 硕七论文 基于多智能体系统的陆军‘体化作战模型分析与研究 2.1.3复杂自适应系统的主要特点 传统系统研究方法把系统中的个体当作完全被动的、死的对象,建模关注于系统个 体内部属性,忽视个体之间(包括环境)的相互作用。复杂自适应系统理论把系统成员 当作是主动的、活的实体,个体的主动性以及它与环境反复的、相互的作用是系统发展 和进化的基本动因,宏观的变化和个体分化都可以从个体的行为规律中找到根源,从而 把微观和宏观有机地联系了起来,开拓了研究、分析、制造和管理复杂系统的新思路。 复杂自适应系统理论深受生物进化现象影响,引入遗传算法,能够充分表现随机因素对 的系统不确定性作用,使它具有更强的描述和表达能力,为复杂系统建模与仿真奠定了 新的理论基础。 2.2陆战系统的复杂适应性特征 作战系统是一个动态的、有组织的,并与外部环境不断交换物质、能量和信息的开 放式复杂巨系统【5】。陆军合同战斗是由陆军独立实施的,或以陆军为主并有其它军种的 某些兵种参加的陆上合同战斗【891。陆战是一个典型的复杂自适应系统,具有特有的明显 的复杂性特征【5叫: (1)非线性。陆军合同战斗系统由大量非线性相瓦作用的子系统组成。现代陆军 武器装备的发展,促使部队编成多样化,也丰富了陆战的手段和样式;高技术装备的运 用和陆战装备的机动性,部队部署更加分散,陆战的前后方的界限日趋模糊,交战双方 没有明显的战线。战斗中,一个小型作战编组、一次灵活性的战术行动有时便可达成整 个作战目的,通信指挥控制回路的效用、突发的偶然事件都可以决定战争的胜败,战斗 过程也呈现出非线)非还原性。一支部队的作战能力不能被简单的看作是单个实体战斗能力的一 般聚合和线性叠加,数量和技术上的优势不是取胜的唯一决定性因素,部队的士气、民 族的凝聚力、指挥官的战术运用等无形因素往往能在战斗中起到关键作用。 (3)涌现性。陆战战场上纷繁复杂的总体态势,是由各种独立的作战单元按照一 系列简单的交战规则和行动原则所进行的机动、射击、规避等简单行为相互作用、相互 制约,互相交织在一起涌现行为,也就是“表面的复杂性来源于深层次的简单性”。 (4)层次结构。参战的战斗力量按照平时既有的或者战时临时确定的特定指挥控 制层次组织起来。一定数量的士兵或自行武器组成一级功能相对独立的作战单元,多个 这样的作战单元又作为“部件”组成更高一级的作战单位,直至形成一个功能完备的作 战系统。 (5)分散控制。现代的陆军合同战斗,参战兵力各具特色,作战样式多种多样, 战场局势瞬息万变,再高明的指挥员也只能够在一定层次上把握战争的进程,而不可能 9 2陆战复杂性及其研究方法 2陆战复杂性及其研究方法 硕£论文 直接控制每个作战单元的每个战术行动。 (6)自组织。貌似“混乱”的局部战斗行动在长时间范围、大空间尺度上引起有 序的统一作战效果。虽然底层的单个作战单元局部的战斗行动常常表现为一种无组织的 “混沌”状态,但它们在共同的作战意图指引下和指挥控制系统的组织与协调下,可以 在长时间范围、大空间尺度内表现出一种有秩序的状态。 (7)非平衡有序。战斗系统是开放的,系统内部之间、敌我双方系统之间存在着 持续的物质、能量、信息交换。对抗是一种远离平衡态的行为,战争总是在参战各方力 量“此消彼长、不断更替”的交替过程中发展和变化。 (8)适应性。为了在战斗中牛存下来,作战实体必须不断适应变化的战场环境, 并针对敌方的心理和行为变化,及时改变己方的行为方式,调整己方的兵力部署,进而 在动态、变化和不断发展的对抗态势中取得胜 (9)集体主义动力学。作战进程是各种作战力量集体合力共同作用的结果。在低 层次战斗成员和指挥机构之间存在着持续的反馈,以保证集体合力的持续性和方向性。 综上所述,一体化联合作战背景下的陆军合同战斗是一个复杂自适应系统。传统的 思维方式和研究方法在这里表现出了一定的局限性,按照复杂自适应系统理论的思维方 式研究现代陆战,可以反映战争的复杂性特征,可能更具有发展前景。 2.3基于多Agent系统的仿真技术 在复杂自适应系统中,某些因素的细微变化很可能引起系统整体行为的质变,且这 种影响是非线性的,难以预测。采用传统的系统建模和分析技术很难捕捉复杂自适应系 统中非线性交互,所以需要有新工具和手段来探索、分析和掌握其中包含涌现行为的内 在规律,进而控制系统行为变化的复杂性。基于釜;Agent的建模仿真为研究人员提供了 一种探索和分析复杂系统行为的有效工具。 2.3.1 Agent 在不同的领域,Agent有着不同含义。最初,它作为系统的构件,意为代理。现在 被扩展理解为拥有一定的知识和推理能力,能够独立运行并与外界环境自主交互,以获 取知识提高自身能力,并完成一定任务的具有社会性的智能实体。Agent可以是智能的 设备、软件、机器人、计算机,甚至是人。Agent不仪具有自治性、反应性、社会性、 能动性、流动性、学习性等行为特征,还具有知识、意图、信念、责任、期望甚至情感 等心智特征【唰。 2.3.2多Agent系统 由多个Agent组成的系统称为量;Agent系统(Multi.Agent System,简称MAS)。它将 10 硕}:论文 硕}:论文 基于多智能体系统的陆军’体化作战模型分析与研究 庞大的复杂系统分解成小的易于管理的Agent,通过内部Agent之间灵活多变的动态交互 性,协调一组自治Agent行为,来完成彼此的目标或共同目标,达到求解的目的。它不 但拥有单个Agent的自主性、适应性以及宏观上涌现性,而且具有因Agent的相互作用而 产生的新特征。它的主要特点是:(1)MAS是一个多Agent联邦,每个Agent是独立自治 的,有着自身的目标和行为;每个Agent分布在不同领域,有着不同程度的问题求解能 力:(2)Agent之间有着丰富的组织关系,并与公共环境相联系,这种关系可随Agent之 间的交互而不断演化;(3)Agent通过通讯、竞争、合作、磋商等多种手段协调和解决 各成员目标和行为冲突,共同完成系统任务;(4)系统的资源、数据分散分布,每个Agent 对于所要完成的复杂任务拥有不全面的信息和能力,各个任务的执行和计算并行进行, 不存在全局的控制系统【9¨。 MAS这种”分而治之”求解问题的方法,特别适合需要多个不同问题的求解实体相互 作用共同求解某个特定的问题和它们各个问题的领域。 2.3.3基于MAS的仿真 基于MAS的仿真是在复杂自适应系统理论指导下,结合Agent:l塑.论方法和计算机仿 真技术研究复杂系统的常用方法。它将系统划分为一定层次的多个Agent,直接对系统 个体建模,通过Agent的目标、承诺、学习、推理、决策等来表现个体的行为特征,通 过系统中大量个体之间、个体与环境之间的交互来表现整个系统的行为现象或本质特 征,从而实现了系统微观行为和宏观“涌现”现象有机结合,是一种自顶向下分析、自 底向上综合的有效建模方式【591。 基于多Agent系统的模型开发的一般步骤为:(1)观察现实世界的复杂系统,在保 持其本质的前提下简化真实系统,抽象出个体和行为描述;(2)根据抽象假设,编写程 序构建系统Agent个体模型,赋予Agent个体结构、属性和行为规则,运用MAS体系结构 “组装个体Agent,设置Agent之间的交互方式,建立仿线)反复“运行’’系 统仿真模型,观察仿真出来的宏观涌现结果和动态;(4)根据观察结果,找寻规律,发 展系统行为理论,对真实系统现象进行解释;(5)修改模型中的参数和规则,观察其影 响模型的涌现结果,查找改变的根源,并进一步简化模型;(6)重复第三步至六步。 以上步骤,比较重要的是第一、第三、第五步。因为简化真实系统,抽象假设决定 了模型的实用程度。只有通过系统模型数据不断交瓦运行和调整模型的参数,才能发现 系统行为的整体趋势和样式,达到试验的目的。 就战争复杂系统而言,利用Agent信念、愿望、意图等拟人化算子描述的方式,可 以解决作战仿真中大量智能行为建模问题:基于角色的建模方式和Agent的自主性可以 保持作战系统现有组织机构的集成性和各组元的自丰性;Agent高超的社交能力可以描 述作战仿真中复杂的交互行为(包括协调、协商、信息共享等);Agent的反应性和主动 2陆战复杂性及其研究方法 2陆战复杂性及其研究方法 硕士论文 性可以刻画环境变化对作战的影响【301。基于以上优势,专家学者积极地将多Agent系统 仿真技术应用到现代战争仿线遗传算法 遗传算法是基于“适者生存”规律的一种高度并行、随机和自适应的优化算法阱1。 如图2.1所示,它将问题的求解表示成“染色体的进化过程,把搜索空间(欲求解问题 的解空间)映射为遗传空间,即把每一个可能的解编码为一个向量,称为一个染色体或个 体。向量的每个元素称为基因。所有染色体组成群体或集团。按预定的目标函数(或某种 评价指标),计算其适应值。根据适应值对诸染色体进行选择、交叉、变异等遗传操作, 剔除适应值低的染色体,留下适应值高的染色体,从而得到新的适应度普遍较高的群体。 这样反复迭代,解向着最优解的方向演化,直至满足某种预定的优化指标。遗传算法是 Agent适应机制的基础。 如何 图2.1遗传算法步骤示意图 遗传算法也存在一些缺陷,有时它只能找到问题的近优解决方案。当适应度函数选 择不当时,它可能收敛于局部最优,而不能达到全局最优;对于动态数据,它可能收敛 得过早,如利用遗传算法来优化红军行为,蓝军个体会根据红军的优化方案调整自身行 为,而此时红军个体属性可能已经收敛,不再对蓝军个体适应性行为做出反应,红军也 因此无法得到最优解;对于没有一个确切的适 无法找到收敛的途径,如作战仿线分形理论 在形态或结构上具有自相似性的几何对象 态是相似的,因此分形是在各个级别上拥有无 12 硕}:论文 硕}:论文 基于多智能体系统的陆军‘体化作战模型分析与研究 规则产生复杂的空间结构,但它的几何外形却可以没有规则。 维数是几何学和空间理论的基本概念,例如零维的点、一维的直线、二维的平面、 三维的普通空间等。对于复杂的几何形体,普通维数的概念可能随尺度不同而改变。对 于分形来说,与普通维数(0,l,2,3)相对应的维数称为“分形维数”(fraetal dimension)。 分形维数包含了有关空间分布本质的信息,它通过定量的方法来表征分形对象的特性, 较好的克服了传统数学方法在处理复杂分形对象的维数时只能进行定性描述和粗糙计 算的缺陷。通常,分形对象的维数值可以足整数,也可以是非整数。 由于分形对象处于一种不规则的状态,其维数通常是以非整数的形式出现,这在一 定程度上增加了认识和分析的难度。因此,在研究分形对象之前,应首先确定分形维数 的大小。作战建模时,可以将能容纳红(蓝)方所有智能体的最小方形战场区域作为研 究对象,假设整个方形战场区域的边长为l,其中每个方格的边长为n,则其相似比为n。 如果方形战场中包含的方格数量为N,运用相似维数计算方法,就可以得f15Agent在空间 分布上的分形维数[941: DP=lim—L树ln『.N(n1] ”。Inf一1 l 、、/ (2.1) 式(2.1)又可写成: Ⅳ(,z户,z。卟 (2.2) 其中,Ⅳ(n)是一个包含至少一个Agent的以,l为边的d维方格的数目,D,称为幂律 尺度变换指数。对一个由无机动能力的Agent组成的编队对抗战场来说,D,=2;如果 Agent能够在战场中机动并交战,则将D,会小于2。 这里考虑了方格边长开一0时的极限情况,是为了通过计算得出尽可能精确的分形 维数的数值。 2.6本章小结 本章主要介绍了复杂自适应系统理论、多Agent系统仿真技术、遗传算法、分形理 论,并运用复杂自适应系统和多Agent建模理论,分析了陆战系统的复杂性特征及系统 的行为规律,探讨了基于多Agent技术作战仿真的优势,奠定了基于MAS进行陆军一体 化作战研究的理论基础。 13 3基于MAS的陆战模拟I:具 3基于MAS的陆战模拟I:具 硕士论文 3基于MAS的陆战模拟工具 陆战具有复杂自适应性,因此可以运用基于复杂自适应系统理论的新型模拟方法和 手段研究陆战问题。本章选择性的介绍了一个相对成熟的基于MAS陆战建模工具—— EINSTein系统。 3.1 EINSTein的建模思想 EINSTein是一个基于复杂自适应系统理论和多智能体建模仿真技术的作战仿真自 适应性平台。它把战斗看成是大量作战单元自组织的动态行为,并将基本作战单元(一 个班、一个连或一辆坦克)抽象成一个个底层的智能体,作为系统的组成要素,对其行为 模式和战斗细节进行描述,利用模拟单元的自组织性和自适应性,产生大量个体的宏观 涌现行为,实现更加智能化的战术目标。它通过参数设置反映作战单元特点,通过智能 体之间的相互影响和作用来的描述战争的过程、特征与结果。 EINSTein把人们从关注简单的兵力对抗损耗计算,引导到考虑如何从低层行为、交 互规则中涌现出复杂的高层属性、作战行为。利用它,可研究交战双方兵力损耗和态势 演变过程,其变化原因可追溯到作战单元相瓦作用规则;反过来,为了

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