分布式通信對(duì)抗智能決策仿真系統(tǒng)

宋秉璽，肖 毅，楊鴻杰，杜宇峰

(1.中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所，河北 石家莊050081；2.中國人民解放軍31618部隊(duì)，福建 福州350003)

0 引言

自20世紀(jì)60年代人工智能被提出以來，它已應(yīng)用于模式識(shí)別、語言處理和圖像識(shí)別等各種領(lǐng)域，人工智能應(yīng)用于通信對(duì)抗也已經(jīng)成為國際的前沿研究方向[1]。在電子對(duì)抗方向上，美國國防高級(jí)研究計(jì)劃局(DAPRA)近年來使用新一代人工智能技術(shù)重點(diǎn)發(fā)展自適應(yīng)電子戰(zhàn)行為學(xué)習(xí)及自適應(yīng)雷達(dá)對(duì)抗等認(rèn)知電子戰(zhàn)項(xiàng)目[2-3],并將電子戰(zhàn)系統(tǒng)的智能化水平提到前所未有的高度。2018年，美國國防部啟動(dòng)了聯(lián)合人工智能中心(JAIC)，預(yù)計(jì)投資16億美元，探索人工智能在電子對(duì)抗領(lǐng)域的應(yīng)用。中國船舶工業(yè)總公司的楊春華等人做了Agent理論和技術(shù)在電子戰(zhàn)中應(yīng)用的研究，主要應(yīng)用于雷達(dá)對(duì)抗[4]，本文將主要通過仿真手段來研究多Agent在通信對(duì)抗中的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)。通過建立仿真模型，來模擬通信對(duì)抗過程，進(jìn)而完成智能決策算法的學(xué)習(xí)與驗(yàn)證，可以有效提升通信對(duì)抗能力。

1 對(duì)抗模型設(shè)計(jì)

本文主要目的是研究群體通信對(duì)抗的自動(dòng)化協(xié)作決策問題，針對(duì)該問題提出模型開展仿真，找出最優(yōu)方案。要構(gòu)建決策對(duì)象模型，此對(duì)象模型應(yīng)可以客觀表征群體通信對(duì)抗作戰(zhàn)的特點(diǎn)，能夠進(jìn)行博弈、有勝負(fù)，應(yīng)用于決策技術(shù)的訓(xùn)練，可以展示作戰(zhàn)過程，并且可以人機(jī)對(duì)抗演示。由此仿真模型的基本元素構(gòu)想如下：

① 紅藍(lán)雙方：進(jìn)行博弈的2個(gè)作戰(zhàn)方；

② 通信單元：負(fù)責(zé)進(jìn)行通信的單元；

③ 干擾單元：負(fù)責(zé)進(jìn)行干擾對(duì)方通信單元；

④ 干擾區(qū)域：干擾單元可以干擾到的范圍；

⑤ 策略：對(duì)應(yīng)作戰(zhàn)單元的移動(dòng)方式；

⑥ 行動(dòng)方式：紅藍(lán)雙方每次可以移動(dòng)的作戰(zhàn)單元數(shù)目，有步進(jìn)方式和整體方式2種，其中步進(jìn)方式表示紅藍(lán)雙方每次只動(dòng)一個(gè)仿真單元，整體模式則表示紅藍(lán)雙方每次可動(dòng)多個(gè)仿真單元；

⑦ 數(shù)量規(guī)模：仿真單元數(shù)量；

⑧ 對(duì)戰(zhàn)策略：對(duì)戰(zhàn)的方式，人機(jī)對(duì)戰(zhàn)和機(jī)器對(duì)戰(zhàn)；

⑨ 地圖大?。浩灞P大小，代表作戰(zhàn)單元可移動(dòng)的位置范圍；

⑩ 勝負(fù)判別：多輪后累計(jì)被干擾的通信單元總數(shù)少的一方獲勝。

由此設(shè)計(jì)的仿真模型基本處理流程如圖1所示，可視化對(duì)抗仿真主界面如圖2所示。

圖1 仿真模型基本處理流程

圖2 可視化對(duì)抗仿真主界面

根據(jù)基本設(shè)計(jì)元素和流程設(shè)計(jì)博弈戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境基本的配置界面主要通過在交互界面上點(diǎn)擊下拉框選擇相應(yīng)的配置參數(shù)。這些參數(shù)配置信息常駐內(nèi)存，在仿真的每一個(gè)回合博弈的過程中是不可重入的，在每一個(gè)回合博弈開始時(shí)是可重入的。

根據(jù)仿真配置界面數(shù)據(jù)生成通信對(duì)抗主場(chǎng)景，實(shí)時(shí)可視化展示當(dāng)前仿真對(duì)抗的相關(guān)信息，如圖2所示。頁面展示的內(nèi)容包含當(dāng)前戰(zhàn)場(chǎng)和仿真單元的位置和干擾區(qū)域等信息，顯示當(dāng)前回合和平均上紅藍(lán)雙方的正常通信數(shù)量和干擾通信數(shù)量，顯示出仿真過程。

2 智能仿真體決策關(guān)鍵技術(shù)

2.1 基于After-State強(qiáng)化學(xué)習(xí)搜索算法

2.1.1 環(huán)境定義

首先對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的環(huán)境進(jìn)行定義，包括狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)賞函數(shù)。

(1)狀態(tài)表示

整個(gè)對(duì)戰(zhàn)棋局的狀態(tài)使用28*28*6的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行表示，具體每一通道所代表的含義如圖3所示。

(2)動(dòng)作和獎(jiǎng)勵(lì)

動(dòng)作：本方所有移動(dòng)單元的動(dòng)作(50*5*10)；

獎(jiǎng)勵(lì)：∑(本方通信單元數(shù)目+干擾對(duì)方通信單元數(shù)量)的變化值。

圖3 棋局狀態(tài)表示

2.1.2 算法介紹

① 初始化狀態(tài)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)V(S)；

② 獲取當(dāng)前的戰(zhàn)場(chǎng)狀態(tài)；

③ 通過環(huán)境模型獲取所有可能的動(dòng)作所到達(dá)的下一個(gè)狀態(tài)；

④ 將所有可能到達(dá)的下一個(gè)狀態(tài)輸入至狀態(tài)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)中，獲取對(duì)應(yīng)的V值；

⑤ 通過評(píng)估所有可能的V值獲取當(dāng)前的策略，即選擇最大的V值所對(duì)應(yīng)的動(dòng)作；

⑥ 通過執(zhí)行動(dòng)作，獲取Reward，更新當(dāng)前的V值，更新方法為:V(S)=r+γV(S′)。

算法描述如圖4所示。

網(wǎng)絡(luò)的輸入即之前定義的狀態(tài)，是一個(gè)三維的張量，中間的卷積層本文定義了3層，卷積核的大小為3*3，卷積核的數(shù)量為64個(gè)，最終的全連接層的單元數(shù)為256，接最終的輸出，即輸入狀態(tài)對(duì)應(yīng)的V值。在本網(wǎng)絡(luò)中的損失函數(shù)使用的是均方誤差MSE，可以類比于回歸任務(wù)。優(yōu)化器用的是Adam。

圖4 基于After-State強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法示意圖

2.2 基于多Agent的集中式控制算法

通過對(duì)該場(chǎng)景進(jìn)行分析認(rèn)為：干擾兵必須到達(dá)地理上的可干擾區(qū)域，才能夠通過控制頻段實(shí)現(xiàn)干擾；而通信兵只有在保證較大程度地遠(yuǎn)離對(duì)方干擾兵，到達(dá)安全距離的條件下，才能最大程度保持跟隊(duì)友的頻段一致。因此，最核心的控制部分在于位置的控制，在該方法中將動(dòng)作的控制與頻段的選擇進(jìn)行了分離。位置的控制采用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法，位置確定之后頻段采用基于全局的控制方法。環(huán)境定義和狀態(tài)表示與基于After-State強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法類此，算法的基本步驟如下：

① 初始化狀態(tài)動(dòng)作價(jià)值網(wǎng)絡(luò)Q(s,a)；

② 在本方所有的Agent中進(jìn)行循環(huán)，依次選擇；

③ 根據(jù)選擇出的Agent，確定該Agent的視野，進(jìn)而確定其對(duì)應(yīng)的狀態(tài)；

④ 將該狀態(tài)輸入至Q網(wǎng)絡(luò)中，獲取所有動(dòng)作對(duì)應(yīng)的Q值；

⑤ 在環(huán)境中對(duì)該Agent執(zhí)行最大Q值所對(duì)應(yīng)的動(dòng)作，并獲取所對(duì)應(yīng)的Reward；

⑥ 通過該Reward使用TD-ERROR更新Q網(wǎng)絡(luò)；

⑦ 通過全局控制的頻段選擇方法對(duì)頻段進(jìn)行選擇；

⑧ 執(zhí)行下一個(gè)Agent一直到該回合結(jié)束。

算法描述如圖5所示。

圖5 基于多Agent的集中式控制圖

網(wǎng)絡(luò)的輸入即之前定義的狀態(tài)，是一個(gè)三維的張量，中間的卷積層本文定義了3層，卷積核的大小為3*3，卷積核的數(shù)量為64個(gè)，最終的全連接層的單元數(shù)為256，接最終的輸出，即輸入狀態(tài)對(duì)應(yīng)的所有動(dòng)作的Q值。在本網(wǎng)絡(luò)中的損失函數(shù)使用的是均方誤差MSE，可以類比于回歸任務(wù)。優(yōu)化器用的是Adam。

2.3 基于平均場(chǎng)的多Agent強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法

通過對(duì)基于多Agent的集中式控制算法場(chǎng)景進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上提出再利用平均場(chǎng)論來理解大規(guī)模多智能體交互，極大地簡(jiǎn)化了交互模式，提高多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的能力。應(yīng)用平均場(chǎng)論后，學(xué)習(xí)在2個(gè)智能體之間是相互促進(jìn)的：?jiǎn)蝹€(gè)智能體最優(yōu)策略的學(xué)習(xí)是基于智能體群體的動(dòng)態(tài)；同時(shí)，集體的動(dòng)態(tài)也根據(jù)個(gè)體的策略進(jìn)行更新。環(huán)境定義和狀態(tài)表示與基于After-State強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法類此，算法的基本步驟如下：

① 初始化狀態(tài)動(dòng)作價(jià)值網(wǎng)絡(luò)Q(s,a)；

② 在本方所有的Agent中進(jìn)行循環(huán)，依次選擇；

③ 根據(jù)選擇出的Agent，確定該Agent的視野，進(jìn)而確定其對(duì)應(yīng)的狀態(tài)；

④ 計(jì)算每一個(gè)Agent的所有鄰居Agent的平均行為；

⑤ 將第③步和第④步計(jì)算出的結(jié)果合并；

⑥ 將第⑤步的結(jié)果輸入到該狀態(tài)輸入至Q網(wǎng)絡(luò)中，獲取所有動(dòng)作對(duì)應(yīng)的Q值；

⑦ 在環(huán)境中對(duì)該Agent執(zhí)行最大Q值所對(duì)應(yīng)的動(dòng)作，并獲取所對(duì)應(yīng)的Reward；

⑧ 通過該Reward使用TD-ERROR更新Q網(wǎng)絡(luò)；

⑨ 通過全局控制的頻段選擇方法對(duì)頻段進(jìn)行選擇；

⑩ 執(zhí)行下一個(gè)Agent一直到該回合結(jié)束。

基于平均場(chǎng)的多Agent強(qiáng)化學(xué)習(xí)描述如圖6所示。

圖6 基于平均場(chǎng)的多Agent強(qiáng)化學(xué)習(xí)圖

網(wǎng)絡(luò)的輸入即之前定義的狀態(tài)，是一個(gè)三維的張量，中間的卷積層本文定義了3層，卷積核的大小為3*3，卷積核的數(shù)量為64個(gè)，最終的全連接層的單元數(shù)為256，接最終的輸出，即輸入狀態(tài)對(duì)應(yīng)的所有動(dòng)作的Q值。在本網(wǎng)絡(luò)中的損失函數(shù)使用的是均方誤差MSE，可以類比于回歸任務(wù)。優(yōu)化器用的是Adam。最后在選擇最大的V值對(duì)應(yīng)的動(dòng)作之后，本文再基于貪心策略選擇頻段，如果當(dāng)前的Agent被干擾則更換頻段，使得不被干擾；否則頻段不變。

3 終端對(duì)抗學(xué)習(xí)仿真過程

在雙Ti1080GPU下，用Python平臺(tái)經(jīng)過3小時(shí)訓(xùn)練后，通信子與干擾子初步具備了對(duì)抗能力。對(duì)抗的干擾子和通信子具備了追擊和躲避功能，干擾兵會(huì)向前移動(dòng)去干擾對(duì)方的通信兵，而通信兵則向后移動(dòng)躲避對(duì)方干擾兵的干擾。干擾子在進(jìn)入通信子可干擾范圍后，可以自動(dòng)選擇和通信方一致的干擾頻段進(jìn)行干擾，如圖7所示，紅干擾單元成功干擾藍(lán)方通信兵，使其不能通信。

圖7 紅干擾單元成功干擾藍(lán)方通信兵

當(dāng)通信方被干擾后，應(yīng)當(dāng)自動(dòng)逃離干擾子，通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)后，通信子具備了此項(xiàng)能力，在被干擾后通信子優(yōu)先選擇了距離遠(yuǎn)離，并沒有優(yōu)先選擇改變頻段策略，只有無法移動(dòng)后，才選擇改變頻段，如圖8所示，藍(lán)方被干擾通信兵陳工逃離紅方干擾單元的干擾。

圖8 藍(lán)方被干擾通信兵陳工逃離紅方干擾單元的干擾

經(jīng)過計(jì)算機(jī)3天的增強(qiáng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，各干擾節(jié)點(diǎn)可以簡(jiǎn)單配合對(duì)通信節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聯(lián)合干擾。近距離干擾節(jié)點(diǎn)可以組成一個(gè)小組進(jìn)行協(xié)作，對(duì)敵方多子進(jìn)行干擾，如圖9所示。

圖9 近距離干擾兵作為一個(gè)小組進(jìn)行合作

4 結(jié)束語

本文對(duì)分布式通信對(duì)抗作戰(zhàn)進(jìn)行了模型建立和仿真運(yùn)行，設(shè)計(jì)了紅藍(lán)雙方多智能體、雙兵種的作戰(zhàn)模式，分別仿真了機(jī)器自主對(duì)戰(zhàn)和人機(jī)對(duì)戰(zhàn)的不同模式，在此基礎(chǔ)上利用基于平均場(chǎng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了在分布式通信對(duì)抗環(huán)境下的智能對(duì)抗系統(tǒng)，并對(duì)敵方系統(tǒng)采用隨機(jī)策略、貪心策略以及人工策略的多種情況進(jìn)行了仿真。事實(shí)證明，該智能對(duì)抗系統(tǒng)能夠贏過隨機(jī)策略及貪心策略，且能夠在對(duì)抗人工策略時(shí)達(dá)到百分之五十的勝率。本文的方法為智能對(duì)抗系統(tǒng)的進(jìn)一步研究提供了新的思路，可以為智能對(duì)抗系統(tǒng)的發(fā)展提供參考。