基于事实的CGF行为模型组合方法研究

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计算机生成兵力(Computer Generated Force,简称CGF)通过计算机实现对武器装备和人员的建模,增强参训人员的沉浸感、提高训练效果、减少训练费用和时间场地的限制,并且为军队的装备训练、战术开发、武器系统先期概念、需求论证及研制等提供支持。CGF研究的关键问题之一是战场实体的行为建模。传统的面向特殊领域开发的CGF行为建模方法面临模型重用性差、可扩展性不足、无法支持工程化开发等问题。本文提出了一种基于事实的CGF行为模型组合建模方法,强调最大限度地重用现有行为资源,通过灵活的组合方式快速构建满足不同需求的行为模型,以便更好地应对不断演化的复杂环境。论文分析了可组合行为建模的方法论,提出可组合行为建模行为模型框架,并进行组合行为模型开发和行为执行等内容的研究,最后通过设计实现一个应例,验证了行为模型组合方法的有效性。具体研究内容包括以下几个方面:(1)在分析了CGF的行为特点的基础上,给出了行为建模组合方法中的相关概念定义,提出基于事实的组合行为建模的方法论;同时针对不同用户的建模开发,提出行为建模开发一般流程;(2)进行基于事实的可组合行为建模框架设计。结合CGF行为特性,分析了可组合行为建模方法内在机理,提炼出可组合行为建模框架的建模要素,建立了行为模型开发集成框架,并研究了框架下的原子行为和行为模型表示和开发规范;(3)实现行为模型的调度执行。主要分析研究了组合行为模型仿真执行时执行调度算法和关键技术,设计并开发了行为执行调度引擎;(4)在研究以上问题的基础上,结合IBM公司开发的Robocode坦克机器人行为特征,建立开发了行为组合建模理论的应用实例,验证了组合建模方法的有效性。
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