CAS/Agent装甲装备战损模型仿真研究

"基于CAS/Agent的装甲装备战损模型仿真 (2010年) - 潘洪平，董原生，徐隆洋，何瑞 - 装甲兵工程学院学报" 本文主要探讨了如何改进传统的装甲装备战损模型的研究方法，通过引入复杂适应系统（CAS）理论和Agent技术，以更准确地模拟动态战场环境下的装备损伤过程。作者指出，传统战损模型在处理战场环境的复杂性和装备适应性方面存在局限性，因此提出了一种新的战损建模策略。 首先，文章借鉴了CAS理论，这是一个用于描述系统如何在不断变化的环境中自我组织和适应的框架。CAS理论强调系统的动态性和自适应性，这在模拟战争场景中尤为重要，因为战场条件往往快速变化且难以预测。在本文中，CAS理论被用来构建一个名为ERA（Environment-Rules-Agents）的模型，该模型将环境、规则和智能体（Agent）结合起来，模拟装甲装备在战场中的行为和反应。 其次，文章提到了使用人工神经网络来模拟Agent的适应性。人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，具有学习和自我调整的能力。在战损模型中，神经网络可以学习和适应不同的战斗情况，预测装备在不同环境和规则下的损伤状态。 在实施方面，研究者运用了BP（Backpropagation）算法，这是一种常用的神经网络训练算法，能有效地更新网络权重以最小化预测误差。同时，他们还结合了CT（Cross Target）算法，该算法可能用于模拟红蓝双方之间的交战过程，通过分析敌我目标的交互来评估装备的损伤程度。 通过SWARM仿真平台，这个模型得以运行和验证。SWARM（Simulating Weakly Allied Robots in Multiple Environments）是一个专门用于多Agent系统模拟的工具，能够支持大规模并发的智能体模拟，适合于处理复杂战场环境的模拟。 最后，文章指出，这种基于CAS/Agent的战损模型能够更好地理解和描述装备损伤的动力学特性，从而提高军事决策的科学性和准确性。模型的应用不仅可以帮助军事研究人员分析装备的生存能力和战斗效率，还能为装备设计、战术规划以及战场评估提供有价值的参考。 关键词涉及到的主要概念有：复杂适应系统、ERA方案、SWARM仿真平台、人工神经网络和目标交叉算法，这些是构建和运行战损模型的核心技术。文章的中图分类号表明它属于计算机科学和技术（TP183）以及军事科学（E92）的交叉领域，文献标志码A则表明这是一篇原创性的学术论文。