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:高海云[1] 潘洪平[1] 陈春良[1] 何瑞[1]
机构地区:[1]装甲兵工程学院技术保障工程系,北京100072
出 处:《哈尔滨工程大学学报》2010年第11期1437-1442,共6页Journal of Harbin Engineering University
基 金:总装备部十一五预研基金资助项目(513270101)
摘 要:针对传统战损模型方法没有考虑人工认知的问题,提出用人工神经网络的学习能力模拟Agent的适应性.借鉴CAS理论的建模思想,引入ERA方案并建立战损模型.在外部干预Agent作用下,运用BP算法并结合CT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.研究表明,该模型可更好地理解装备损伤的动力学特性.Due to the problem of the artificial intelligence always being ignored in traditional research on a battle damage model, a method of simulating the agent adaptability by an artificial neural network was proposed. Referring to the modeling scheme ronment-rules-agent (ERA) of the complex adaptive system (CAS) theory, a battle damage model using the envischeme was built. The dynamic evolvement process of battle damage equipment under the effect of an external intervening agent in an uncertain dynamic battlefield environment was simulated through the RED and the BLUE Anny's fighting by a BP algorithm combined with a cross target (CT) algorithm. The model aims to help researchers understand the dynamic characteristics of equipment damage
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:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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