隨著近年來計算機(jī)仿真技術(shù)的高速發(fā)展,利用仿真技術(shù)輔助開展指揮訓(xùn)練,能夠有效提升訓(xùn)練組織效率和訓(xùn)練效果。而在信息化條件下,作戰(zhàn)力量的合成化、小型化和多能化趨勢明顯,以分隊為主體的基本作戰(zhàn)單元地位更加突出。研究和應(yīng)用分隊級別的訓(xùn)練仿真系統(tǒng),能夠克服傳統(tǒng)訓(xùn)練方法組織協(xié)調(diào)難配合、戰(zhàn)場環(huán)境難構(gòu)設(shè)、作戰(zhàn)效果難反饋等問題,具有重要的作用及意義。提升分隊?wèi)?zhàn)術(shù)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)的逼真程度和應(yīng)用效果,關(guān)鍵在于構(gòu)建合理的戰(zhàn)場空間表示模型和準(zhǔn)確的計算機(jī)生成兵力（Computer Generated Forces,CGF）行為模型。在分隊?wèi)?zhàn)術(shù)中,路徑規(guī)劃是其中重要的智能行為之一。它既是多種高層智能活動（如決策、規(guī)劃、協(xié)同等）的基礎(chǔ),與此同時又是一系列底層物理行為（如機(jī)動、掩護(hù)、隊形控制等）的前提。因此,合理準(zhǔn)確的路徑規(guī)劃是CGF行為建模的重點(diǎn)。傳統(tǒng)的全局規(guī)劃方法（如A*算法）不能實(shí)現(xiàn)CGF對用戶指令和環(huán)境變化的快速響應(yīng),并且存在突出的首步遲疑問題。而局部路徑規(guī)劃方法LRTS（Learning Real-Time Search）能夠利用局部感知信息,交替進(jìn)行規(guī)劃、學(xué)習(xí)和動作執(zhí)行,具有良好的實(shí)時性和對環(huán)境的動態(tài)適應(yīng)性,是... 

【文章來源】：國防科技大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

A*算法搜索過程狀態(tài)擴(kuò)展結(jié)果示意

CGF 執(zhí)行機(jī)動任務(wù)，移動到狀態(tài) 所在位置。算法某一目標(biāo)狀態(tài)。LRTA*在每一步搜索時，只關(guān)注于當(dāng)前狀態(tài)周邊很小范圍內(nèi)的采納性條件的前提下對某些狀態(tài)的啟發(fā)值進(jìn)行更新。因此復(fù)雜程度不高、地形要素不多時，它既能保證得到最優(yōu)或總的規(guī)劃時間。LRTS 算法框架算機(jī)軟硬件產(chǎn)品中自主智能體應(yīng)用場景爆發(fā)式地增多，在的實(shí)時搜索算法。用戶不僅面臨著龐雜的算法選擇困境，和調(diào)整也缺乏依據(jù)。因此，Vadim Bulitko 等人提出了一個S( Learning Real-Time Search)。其中主要囊括了在一個單位礎(chǔ)之上采用更大前瞻搜索、加權(quán)啟發(fā)值和回溯機(jī)制等三種思

一般通過增加搜索深度獲得額外的規(guī)劃量，即擴(kuò)大范圍。2.1.2 中介紹的啟發(fā)值更新和動作選擇規(guī)則可以直接度的搜索中。Korf[27]觀察認(rèn)為，采用更深的前瞻進(jìn)行搜索可而減少執(zhí)行代價，直觀地講，就是讓智能體擁有更寬廣的視動作選擇和執(zhí)行的過程中就脫離極小區(qū)域。這一類算法被稱2[33]給出一個簡單的例子，對比增大搜索深度后對執(zhí)行代價的圓圈表示不同的狀態(tài)，連接圓圈的邊表示合法動作，每個動函數(shù) 可納而不精確。兩種前瞻量取值的 LRTA*算法都通終的啟發(fā)函數(shù)。但是，額外的搜索深度每一步都多利用兩將執(zhí)行代價從 5 步降低到了 3 步。另一方面，每一步的規(guī)到了 4 個。權(quán)啟發(fā)值LRTA*采用的初始啟發(fā)函數(shù)對已探索過的區(qū)域完全精確，而”。因此將延長算法的收斂時間，解的質(zhì)量在連續(xù)的迭代中完整的收斂過程中存儲啟發(fā)值需要的內(nèi)存空間也變得不可控

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]分隊?wèi)?zhàn)術(shù)CGF路徑規(guī)劃算法研究[D]. 張琪.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2013
[2]復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下移動機(jī)器人的全局路徑規(guī)劃算法研究[D]. 徐培培.北京郵電大學(xué) 2009



本文編號：3370943