基于机器学习的计算机生成兵力行为建模研究综述

来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户:songlyan182320697
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随着机器学习特别是深度学习技术的快速发展,采用学习方法辅助进行军用仿真中计算机生成兵力(Computer Generated Force,CGF)的行为建模,已成为克服传统有限状态机等基于知识工程方法面临的建模效率低,自适应差等问题的重要途径和发展方向。本文对采用机器学习进行CGF行为建模的应用现状、需求及发展趋势等若干问题进行了系统论述。梳理总结了CGF行为建模中三类典型学习方法的应用现状;分析了三类典型军用仿真系统引入学习的优缺点和带来的影响;提出CGF系统对学习建模方法的功能和性能需求;提出并
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构建计算机生成兵力(Computer Generated Force,CGF)模型是作战仿真的一项十分重要的工作,其核心内容在于对战场中的各种人类复杂行为进行建模,包括认知行为建模和物理行为建模。可信性是行为模型的至关重要的品质。在行为建模的全生命周期中进行校核与验证(Verification and Validation,V&V)能够确保行为模型的有效性和可信性。在阐释行为建模V&V及其相关概念