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[期刊论文] 作者：章乐贵,陈希亮,曹雷,汤伟,
来源：国防科技 年份：2022
本文针对当前蓝军建设逼真度不高、对抗性不强、训练样式难以满足体系作战要求等问题,提出了一种智能蓝军作战行为模型构建技术.首先,本研究基于当前国内外蓝军建设实际,分析了军队智能蓝军模型建设需求;其次,聚焦蓝军合成兵种营,根据智能蓝军建模规律提出智能......
[期刊论文] 作者：章乐贵,邢长友,余航,郑鹏,
来源：计算机技术与发展 年份：2022
随着当前互联网技术的快速发展,网络规模和复杂度不断提高,由于流量矩阵对于网络管理、流量工程、异常检测等都具有重要意义,因此准确测量流量矩阵对于计算机网络而言极其重要.当前针对流量矩阵的测量机制主要可以分为直接测量法和估计推断法,其中估计方法又包......
[期刊论文] 作者：王军,曹雷,陈希亮,赖俊,章乐贵,
来源：计算机工程与应用 年份：2021
使用深度强化学习解决单智能体任务已经取得了突破性的进展.由于多智能体系统的复杂性,普通算法无法解决其主要难点.同时,由于智能体数量增加,将最大化单个智能体的累积回报的期望值作为学习目标往往无法收敛,某些特殊的收敛点也不满足策略的合理性.对于不存在......
[期刊论文] 作者：牟轩庭, 张宏军, 廖湘琳, 章乐贵,
来源：计算机技术与发展 年份：2022
虽然近年来深度强化学习在决策智能中取得突破，但复杂场景中的巨大动作空间仍然是算法成功学习的一大挑战。导致这一问题的主要原因在于缺乏指导的智能体难以累积足够的成功经验，样本数据质量低下，影响模型正确收敛，而加入人类知识进行辅助是一种有效的方法。为此提......
[期刊论文] 作者：王军, 曹雷, 陈希亮, 章乐贵, 林泽阳,
来源：国防科技 年份：2022
人工智能技术的快速发展使得各国信息化建设水平不断提高。智能化是未来战争形态发展的必然趋势，智能化战争对指挥控制也提出了新的要求，即智能化指挥控制。通过对智能化指挥控制与传统指挥控制的分析发现，智能化指挥控制需要博弈强化学习等人工智能技术为其提供支......
[期刊论文] 作者：章乐贵,曹雷,陈希亮,汤伟,赵芷若,
来源：现代信息科技 年份：2021
蓝军模拟训练环境是信息化水平下战役战术级作战仿真系统的重要支撑部分,对蓝军进行建模仿真,可以为智能化蓝军建设奠定基础,解决博弈对抗对象的真实性和对抗性问题.利用美军在CMMS中提出的EATI描述方法以实体、动作、任务和交互为核心进行军事概念建模,为下一......
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