我国要保持强大的的国防力量和军事威慑手段，军队必须进行经常性的训练。现代战争规模越来越大，综合性越来越强，科技水平越来越高，耗费资金越来越多，军事训练随之发生同样的变化。为确保战争目标的实现，并尽可能降低代价，就需要对各种可能出现的复杂情况进行反复、科学、客观的评估。这一切都对军事训练，特别是虚拟指挥训练的技术、手段、方式的突破提出了越来越迫切的需求。 虚拟指挥训练中用到大量的人工智能技术。其中规划方法的研究一直是难点和重点，是虚拟战场中解决复杂问题的有效手段。在虚拟指挥训练环境中，Agent必须模仿真实的士兵执行指挥员的作战命令。这些需求可以通过多Agent规划的方法得到满足。 本文研究多Agent规划在动态、复杂、多变、连续的虚拟战场环境中的应用。在以下几个方面进行了探索，并取得了一定的创新性研究成果：提出一种基于模式的规划方法；提出一种班队形规划，它建立在多Agent规划基础之上；研究和实现GRT规划算法；进行相关命题定义，并制定了选择规则。 虚拟指挥训练系统是中国人民解放军总参谋部指定研究项目。