在基于A gen t建模仿真方法的战争复杂性研究过程中,为了解决高层指挥控制A gen t对军事态势自主分析判断能力的问题,引入了高等物理学中电势场的基本原理来对战场军事态势分析进行建模——并取名为人工势场。介绍了人工势场模型构建的基本原理,结合工程实践详细讨论了该模型在理论和工程实现上的一些基本问题,最后给出了基于该模型的几个简单的分析测试实例。仿真实验证明该模型用于高层指挥控制A gen t的实时军事态势分析是可行的。
面对海量的兵棋数据,传统界面查询的方式已经无法满足指挥员快速、全面、精准查询数据的要求。通过深入分析兵棋数据特点与主流NL2SQL(natural language to struct query language)模型的缺陷,提出了一套适合兵棋数据智能统计查询的解决方案。针对领域数据集缺乏,提出了一套基于人机协助、动态迭代的兵棋数据集构建方案;针对兵棋查询问句时间敏感的问题,提出了一套“规则+深度学习”的时间表达式识别与规范方法;针对兵棋数据量大提取查询值困难的问题,修改完善了Bridge模型的值提取与SQL生成架构。综合运用以上方案,使兵棋数据查询的精准匹配准确率达到75%以上。
复杂性科学是当今世界科学发展的热点和前沿,其研究与应用正迅速向各个学科渗透和扩展,成为备受众多领域科学家关注的交叉学科研究领域。目前,在军事科学领域,战争复杂性的问题正日益受到学者们的广泛关注。应用复杂系统建模与仿真方法对战争复杂性问题进行建模与仿真研究是一种有别于传统的基于兰切斯特方程等数学模型方法研究战争问题的一种新方法。讨论了战争系统复杂性问题,在掌握现有资料的基础上,力图较全面介绍国内外关于基于A gen t战争系统复杂性建模与仿真方面的最新研究进展,并对相关的研究成果给出了自己的看法。
