基于分层Agent的战术行动仿真决策机制深度解析

本文主要探讨了"基于分层agent的战术行动仿真决策机制研究"这一主题，针对战术行动的指挥控制问题，提出了一种创新的架构设计。该研究首先定义了一个分层的agent体系结构，将agent划分为不同的层次，每个层次具有特定的功能。底层agent负责执行具体的战术动作，而高层agent则负责战略层面的决策和协调。 在决策机制部分，论文重点聚焦于最高层agent的决策过程。它采用了模糊综合评判法，这是一种模糊逻辑技术，能够处理不确定性信息并进行多准则决策。这种方法允许agent在面对复杂、不确定的战场环境时，综合考虑多个因素，如敌我态势、资源分配、风险评估等，以实现更为智能的决策。 论文详细阐述了模糊综合评判的具体步骤，包括建立模糊集、确定模糊规则、计算隶属函数以及最终的决策结果。这种方法的优势在于能够适应各种情况，减少人为误差，并能处理模糊和不精确的信息，这对于实际的战术行动仿真至关重要。 为了验证这种决策机制的有效性，作者提供了一个具体的决策案例分析。通过模拟实战情境，展示了分层agent如何根据模糊综合评判做出决策，并与传统方法进行比较，证明了其在提高决策效率和合理性方面的优越性。 此外，文章还强调了这项工作的应用价值，即为作战仿真中的agent智能决策提供了新的理论支持和实践路径。通过这种方式，研究者们可以更好地模拟和预测战场动态，从而优化战术部署和指挥策略。 这篇论文对分层agent在战术行动仿真决策中的应用进行了深入探讨，展示了模糊综合评判在解决复杂决策问题上的潜力，对于提升军事仿真系统的智能化水平具有重要意义。