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复杂仿真系统中的行为建模方法研究

介飞  
【摘要】:复杂仿真系统是由一定数量规模的基于局部信息来决策行为且具有非线性行为特征的自适应智能体组成的仿真系统。作战仿真系统就是复杂仿真系统的一个典型范例。计算机生成兵力(Computer Generated Forces, CGF)行为建模是指在作战仿真系统中通过对人类以及真实武器装备行为的建模,使分布式仿真战场环境中由计算机生成和控制的仿真实体能够自主地对仿真战场环境中的事件和状态进行交互。研究行为建模不仅要描述仿真实体的行为表现,还要描述指挥和参谋人员判断、规划和决策等智能行为,具体包括个体行为决策、队形保持与变换、目标分配、联合作战模型等等。在复杂仿真系统中建立智能、真实的行为模型,是CGF研究的核心内容。 通过对过往CGF行为建模领域研究成果的分析得到,目前的CGF行为模型普遍侧重于强调行为模型的实验效果和智能表现,而缺少对行为模型真实性的重视。计算机生成的仿真兵力不仅需要与真实兵力在行为表现上的形似,更需要寻求模型内部的神似以提高仿真真实性,才能达到计算机技术辅助作战演练的最终目的。另外,随着作战仿真规模的扩大,对聚合级CGF行为建模方法的研究也成为当前CGF领域的另一关注点。 论文的主要内容有: (1)提出了基于动机集的CGF行为输出框架。分析了作战仿真的行为输出模式中,由任务、环境、个体状态决定行为的特点,以及此模式下可能出现的组合爆炸以及缺乏灵活性的问题。通过对CGF实体设计了多种基本行为模型作为行为输出的基础,并在传统模式中引入动机集,建立以任务、环境、个体状态来影响动机,再由动机来选择行为的行为输出框架,并且为此框架设计了相应的动机更新方式和行为选择逻辑。 (2)提出了一种增强真实性的CGF队形控制方法。为了改善队形行进过程中跟随实体行为在真实性方面的不足之处,为跟随实体在队形纵向设计了基于轨迹的跟随方法并改进了队形保持过程中跟随实体行为过于依赖基准实体的缺陷,最后为不同队形间变换时的目标位置选择设计了基于遗传算法的实现步骤。通过本文方法使队形变换过程更加真实合理,也明显降低了变换过程中碰撞的可能性。 (3)提出了一种增强一致性的任务多分辨率建模方法。通过对传统的多分辨率建模方法进行研究,分析了一致性问题的特征及其出现原因,并为多分辨率模型中不同分辨率上的属性映射过程设计了增强一致性的属性映射方法。基于作战仿真中任务信息的重要性,认为对仿真中的实体任务应该有更高的一致性要求,对聚合级作战实体的任务信息进行抽取建立了多分辨率实体(Multi-Resolutuion Entity, MRE)模型,并研究了并发交互的处理策略,最后通过计算分析证明了该方法在实际应用中的成本效用优越性。 (4)研究并设计了在实际仿真系统中CGF行为模型的实现方法。将本文提出的CGF行为模型应用到一个基于HLA的陆地作战仿真系统中,分析了CGF作战仿真系统的构建过程并设计了系统中行为模型的具体实现方法。


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