检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:潘洪平[1] 董原生[1] 徐隆洋[1] 何瑞[1]
机构地区:[1]装甲兵工程学院技术保障工程系
出 处:《装甲兵工程学院学报》2010年第5期5-10,共6页Journal of Academy of Armored Force Engineering
摘 要:针对传统战损模型研究方法存在的不足,提出用人工神经网络的学习能力模拟Agent的适应性。借鉴CAS(Complex Adaptive System)理论的建模思想,引入ERA(Environment-Rules-Agents)方案建立战损模型。在外部干预Agent作用下,运用BP算法并结合CT(Cross Target)算法对红蓝双方对抗战斗进行仿真,模拟动态战场环境下装备损伤的演化过程。该模型可更好地理解装备损伤的动力学特性。In accordance with the limitation of traditional research on battle damage model, a method of simulating the adaptability by artificial neural network is proposed. Referring to the modeling scheme of Complex Adaptive System (CAS) Theory, a model of battle damage using Environment-Rules-Agent (ERA) scheme is built. The dynamic evolvement process of equipment battle damage under the effect of external intervene agent in uncertain dynamic battlefield environment is simulated through the RED and the BLUE Army’s...
关 键 词:复杂适应系统 EAR方案 SWARM仿真平台 人工神经网络 目标交叉算法
分 类 号:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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