《装备体系多Agent建模与仿真方法》概述了基于MAS的装备体系仿真现状;介绍了基于MAS的建模仿真实现方法,以及在装备体系评估中的应用;介绍了基于MAS视角的体系结构建模技术,结合元模型建模语言,对基础体系结构与建模仿真产品进行统一描述;针对装备体系建模仿真面临的过高计算复杂度的问题,介绍了典型的装备体系多粒度建模仿真方法;针对装备体系认知决策面临的不确定性与未知性复杂维度问题,介绍了装备体系指挥与控制建模方法,以及一种改进的基于强化学习的装备体系指控模型;针对传统的装备体系仿真评估受主观性、有限理性、行为偏向等决策算法的误差影响,介绍了博弈论在作战仿真中的应用现状,给出了一种支持模糊推理的基于博弈论的装备体系仿真评估范式。
随着世界新军事变革的推动和发展,作战理论逐渐朝着网络化、信息化、体系化方向演变,导致针对信息化作战理论的研究方法也面临变革。作战仿真技术一直是和平年代进行作战理论与方法研究的有效工具,并因可重复性、可操作性、可控制性、方便以及能够大幅节省人力和物力等诸多优势而倍受研究人员的青睐。但传统的作战仿真技术主要适用于单个武器装备或装备系统的建模仿真研究,无法适用于具有高度互联互通特性的装备体系研究,而大规模、体系级的装备领域建模仿真研究正成为新的时代发展需求。
值得注意的是,装备体系是一个复杂巨系统(Complex Giant System,CGS),隶属于复杂系统的研究范畴,而基于多Agent的建模仿真技术则被认为是研究CGS的一种有效手段。
智能体(Agent)是人工智能领域中的重要概念,是对独立的能够思想并可以同环境交互的实体的抽象。英文单词Agent指能够自主活动的软件或者硬件实体,在人工智能领域已经趋向于将其译为智能体。为了与同领域早期研究成果统一词汇,本文仍旧采用Agent表示上述智能体的概念。
基于多Agent的建模仿真是20世纪90年代兴起的一种新的建模仿真范式,已经在系统建模、敏捷制造、网络监测、交通管制、任务分配、认知雷达、云计算等众多工业领域获得了广泛应用,甚至有一系列商业产品发布。目前,比较具有代表性的研究包括基于多Agent的元胞自动机、基于多Agent的人工鱼群、基于多Agent的民意演化行为研究等,然而,专门针对装备体系的多Agent建模仿真技术则尚处于发展阶段。
笔者在多年研究与实践的基础上,参考国内外相关学者的研究成果,编写了这本书。该书全面深入地介绍了装备体系多Agent建模与仿真方法的框架、关键技术和应用等重要内容,并进行了大量的仿真实验分析,对装备体系的多Agent建模仿真方法进行了全面的总结,希望能为从事装备体系作战仿真研究的相关人员提供一些帮助,若能达此目的,笔者将不胜欣慰。
本书从相关研究与应用、建模基础、计算复杂度的解决、认知复杂度的解决以及更具指导意义的客观评估等几个角度对装备体系多Agent建模与仿真讲行介绍。全书共分七章:第1章介绍了基本概念与典型装备体系效能评估流程,概述了基于MAS(Multi-Agent System)的装备体系仿真现状;第2章介绍了基于MAS的建模仿真实现方法以及在装备体系评估中的应用;第3章介绍了基于MAS视角的体系结构建模技术,并结合元模型建模语言,从作战视角、能力视角以及MAS视角对典型大规模装备体系进行了建模,实现了基础体系结构与建模仿真产品的统一描述;第4章针对装备体系建模仿真面临的过高计算复杂度问题,介绍了典型的装备体系多粒度建模仿真方法,提出了一种基于周期驱动的动态聚合解聚多粒度建模仿真方法;第5章针对装备体系认知决策面临的不确定性与未知性复杂维度问题,介绍了现有的装备体系指挥与控制建模方法,提出了一种改进的基于强化学习的装备体系指挥控制模型;第6章针对传统的装备体系仿真评估受主观性、有限理性、行为偏向等决策算法的误差影响,介绍了博弈论在作战仿真中的应用现状,提出了一种支持模糊推理的基于博弈论的装备体系仿真评估范式;最后,在上述研究的基础上,第7章设计并实现了基于MAS的装备体系作战仿真系统,并在此系统上开展了多种分析模式包括复杂网络分析、三维可视化分析、方差分析、极差分析等在内的体系结构优化评估与灵敏度评估试验,推动了基于MAS的复杂系统建模仿真方法在装备体系作战仿真领域的应用。
参与本书编写的作者及分工为:邢维艳负责全书的统筹设计,并负责第1、2、3章的编写:闫雪飞负责第5、6、7章的编写;刘东负责第4章的编写。
本书在编写的过程中得到了航天工程大学和国防科技大学等单位的大力支持,参考了胡晓峰教授、李新明教授、Andrew LLachinski博士等作战仿真工程界专家们所编著的相关书籍的内容,在此,谨致以衷心谢意!
由于时间仓促,笔者水平有限,书中难免有疏漏和不妥之处,欢迎读者批评指正。
第1章 概述
1.1 引言
1.2 基本概念
1.2.1 装备与系统
1.2.2 装备体系
1.2.3 复杂系统
1.2.4 Agent
1.2.5 多Agent系统
1.3 典型装备体系评估流程
1.3.1 指标体系的建立
1.3.2 指标体系的赋值
1.3.3 指标体系的聚合
1.3.4 主要问题与思考
1.4 基于MAS的装备体系仿其现状
1.4.1 国外相关研究
1.4.2 国内相关研究
参考文献
第2章 基于MAS的装备体系建模仿真及其应用
2.1 引言
2.2 基于MAS的建模仿真框架
2.2.1 复杂系统建模仿真框架
2.2.2 MAS的实现框架
2.3 多Agent建模仿真在装备体系评估中的应用
2.3.1 整体效能仿真评估
2.3.2 信息效能仿真评估
2.3.3 贡献度仿真评估
2.3.4 灵敏度仿真评估
2.3.5 因果追溯仿真评估
2.3.6 问题与启示
参考文献
第3章 基于MAS视角的装备体系建模基础
3.1 引言
3.2 装备体系建模基础
3.2.1 体系结构建模技术
3.2.2 组合范畴与顶层框架
3.2.3 装备体系的能力聚合机制
3.3 基于MAS视角的体系结构建模技术
3.3.1 基于5W1H的体系结构MAS视角
3.3.2 基于MAS视角的DoDAF产品集扩展
3.3.3 基于接口的可扩展建模仿真
3.4 基于MAS视角的装备体系体系结构设计
3.4.1 作战需求阶段
3.4.2 能力需求阶段
3.4.3 仿真需求阶段
参考文献
第4章 装备体系的多粒度建模方法
4.1 引言
4.2 多粒度建模技术
4.2.1 装备体系建模仿真复杂性空间
4.2.2 多粒度建模概念内涵
4.2.3 典型多粒度建模方法
4.2.4 问题分析
4.3 基于周期驱动的聚合解聚多粒度模型
4.3.1 周期驱动机制
4.3.2 模型形式化表示
4.3.3 模型可控性分析
4.3.4 区间逼近算法
4.3.5 建模影响分析
4.4 装备体系的多粒度建模及应用
4.4.1 聚合解聚框架
4.4.2 仿真实验与分析
参考文献
第5章 装备体系指挥与控制智能实体建模
5.1 引言
5.2 装备体系指挥与控制建模方法
5.2.1 基于规则的决策算法
5.2.2 基于启发式搜索的个性优化算法
5.2.3 基于BDI的心智模型
5.2.4 基于强化学习的智能决策算法
5.3 基于改进强化学习的装备体系指挥控制模型
5.3.1 装备体系的指挥控制复杂性分析
5.3.2 基于跨步差分的Q-leaming算法
5.3.3 基于径向基神经网络的状态空间表示
5.3.4 基于遗传范式的学习成果融合
5.3.5 预训练与在线学习流程
5.4 基于改进强化学习的装备体系指挥控制模型应用
5.4.1 作战想定与参数设置
5.4.2 作战仿真结果与分析
参考文献
第6章 基于博弈论的装备体系多Agent仿真评估
6.1 引言
6.2 装备体系仿真中的不确定性
6.2.1 不确定性交互
6.2.2 模糊收益计算
6.3 博弈论在作战仿真中的应用
6.3.1 静态博弈模型应用
6.3.2 动态博弈模型应用
6.4 基于博弈论的多Agent仿真评估模型
6.4.1 基于博弈论的评估视角概述
6.4.2 联合策略的排列组合遍历
6.4.3 基于可信期望的博弈清晰化
6.4.4 基于改进PSO的纳什均衡求解
6.4.5 基于博弈论的评估流程
6.5 装备体系多Agent仿真评估模型应用
6.5.1 Agent层次结构模型与作战想定
6.5.2 作战仿真实验结果
参考文献
第7章 装备体系的多Agent作战仿真系统与应用
7.1 引言
7.2 装备体系作战仿真系统设计
7.3 装备体系的体系结构评估
7.3.1 体系结构模型想定编辑
7.3.2 基于CADMR调度的总体效能分析
7.3.3 基于复杂网络技术的因果追溯分析
7.4 装备体系的灵敏度评估
7.4.1 基于正交试验法的参数设置
7.4.2 灵敏度分析流程
7.4.3 极差分析
7.4.4 方差分析与显著性检验
参考文献