【摘 要】
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在分析知识推理型与数据学习型兵棋人工智能(artifical intelligence,AI)优缺点的基础上,提出了基于知识牵引与数据驱动的AI设计框架.针对框架中涉及的基于数据补全的战场态势感知,基于遗传模糊系统的关键点推理,基于层次任务网的任务规划、计划修复与重规划,基于深度强化学习的算子动作策略优化等关键技术进行深入探讨.结果表明,所提框架具有较强的适应性,不仅能够满足分队、群队、人机混合等兵棋推演的应用需求,而且适用于解决一般回合制或即时策略性的博弈对抗问题.
【机 构】
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陆军工程大学指挥控制工程学院,江苏南京210007
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在分析知识推理型与数据学习型兵棋人工智能(artifical intelligence,AI)优缺点的基础上,提出了基于知识牵引与数据驱动的AI设计框架.针对框架中涉及的基于数据补全的战场态势感知,基于遗传模糊系统的关键点推理,基于层次任务网的任务规划、计划修复与重规划,基于深度强化学习的算子动作策略优化等关键技术进行深入探讨.结果表明,所提框架具有较强的适应性,不仅能够满足分队、群队、人机混合等兵棋推演的应用需求,而且适用于解决一般回合制或即时策略性的博弈对抗问题.
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