基于规则的计算机兵棋系统技术研究

【摘要】：兵棋这一传统的战争模拟方式,在西方约两百年的发展历程中,取得了巨大的成就。从上世纪八十年代初期到现在,以计算机技术、网络技术为基础的计算机兵棋进一步推动了兵棋的发展。随着时代发展,目前我国逐渐改变了以往沙盘自由式推演,开始接受西方以兵棋为基础,辅以军事运筹分析的计算机作战模拟方法。由于起步较晚,我国计算机兵棋研究和应用还存在一些问题,如,一战一棋;人—机对抗的人工智能程度差等。这里,“一战一棋”问题指兵棋规则与应用系统紧耦合,阻碍兵棋系统间规则的共享与互操作。 针对上述问题,本文在分析兵棋特点的基础上,设计了一种计算机兵棋的系统模型,提出了一种裁判规则描述方法和支持行为建模的CGF系统框架,针对战争迷雾问题提出了一种不确定性模糊决策方法,并基于“未来:朝鲜战争”纸质兵棋,根据上述成果实现了一款计算机化兵棋。 本文的主要工作包括: (1)分析了兵棋的要素特点。并以“未来:朝鲜战争”兵棋为例,对兵棋的三大组成要素:地图、单位和规则,进行了具体说明。 (2)在兵棋要素特点分析的基础上,建立了兵棋系统的计算机逻辑结构模型与类模型。在此基础上,采用CLIPS专家系统语言对兵棋裁判规则进行描述,采用CLIPS推理引擎进行推理,其优点在于能以文本文档的形式编辑裁判规则,修改兵棋规则时,无需重新编译应用程序,增加了计算机兵棋规则的灵活性与可扩展性。 (3)提出了一种基于多Agent的兵棋CGF系统框架。针对单个Agent的决策过程,描述了其感知、决策与动作执行的行为模型。此外,分析了兵棋CGF原子动作的有限性,定义了兵棋CGF的原子动作库。 (4)基于模糊集和D-S证据理论,提出了一种在战争迷雾模糊不确定条件下决策的不完备信息多属性行为决策方法,进一步提高了CGF Agent处理模糊不确定不完备信息的能力。 (5)以本文提出的兵棋系统逻辑结构模型、类模型、CLIPS规则描述方法,以及CGF系统框架、单个Agent的行为模型等研究成果为基础,设计完成了“未来:朝鲜战争”兵棋系统。该兵棋系统采用加入导演方组织的三方推演模式,并初步实现了推演者与CGF兵力的人机对抗推演。