CGF系统中多级智能决策融合与建模方法

本文主要探讨了在2004年的CGF（Computer-Generated Forces，计算机生成兵力）系统中实现多级智能决策的方法。CGF系统是一个高度智能化的军事模拟平台，旨在通过计算机技术模拟复杂的军事行动和战术决策过程。研究者针对不同层级的指挥员决策，采用了不同的建模策略。 对于高级别指挥员的决策模型，采用了基于似然比（Likelihood Ratio）的方法。这种方法是利用统计学原理，通过对各种信息源的综合分析和权重分配，计算出各个决策选项的相对概率，从而得出最可能的决策结论。这种方法强调了信息的融合，确保决策的准确性，尤其是在信息量大、不确定性高的情况下，能够有效地处理复杂的信息环境。 下级指挥员的决策模型则采取了模糊逻辑（Fuzzy Logic）的建模方式。模糊逻辑允许决策过程考虑到主观性和不确定性，它能够处理模糊的数据和不精确的输入，如指挥员的性格特征、经验和战场环境的复杂性。这种模型的优点在于能灵活适应不同的个体差异，使决策结果更加个性化，同时为高级指挥员提供更为全面和深入的决策依据。 两者结合，使得CGF系统能够在舰艇兵力设计等实际应用中，有效地构建多级智能决策模型。这种方法不仅提高了决策的科学性和有效性，还促进了上下级之间的信息共享和交互，提升了整个系统的作战效能。文章的关键点包括建立决策模型、信息融合、计算机生成兵力、智能决策和模糊逻辑的应用。该研究成果对军事战略规划和指挥体系的智能化发展具有重要意义，并且可能对其他领域涉及决策支持系统的建设有所启示。