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    海戰(zhàn)仿真中反潛直升機(jī)CGF的行為建模方法

    2011-04-23 09:27:42李照順
    指揮控制與仿真 2011年1期
    關(guān)鍵詞:反潛態(tài)勢潛艇

    陳 挺,李照順

    (海軍指揮學(xué)院,江蘇 南京 211800)

    計算機(jī)生成兵力(Computer Generated Force,CGF)是大規(guī)模交互仿真系統(tǒng)的重要組成部分,CGF行為建模是CGF的核心技術(shù)。美國國防部的建模與仿真計劃就將行為建模列為研究目標(biāo)之一,可見行為建模在仿真建模中的重要性。行為建模的方法很多,由于CGF實體行為的決策控制不需要所有的決策知識,只需要態(tài)勢下的相應(yīng)知識,因此基于語境推理(Context-Based Reasoning,CXBR)近年來得到廣泛的應(yīng)用。

    傳統(tǒng)CXBR框架使得行為建模的情感推理受到限制,而缺乏情感的行為建模是不合理的行為建模。本文在傳統(tǒng)CXBR框架中增加的個性和情緒,兩個抽象類提出了基于改進(jìn)CXBR的行為建模方法,使得CGF能夠表現(xiàn)情感,并從反潛直升機(jī)作戰(zhàn)實際出發(fā),在CXBR轉(zhuǎn)換邏輯中引入產(chǎn)生式表示法和層次分析法,實現(xiàn)了基于改進(jìn)CXBR的反潛直升機(jī)CGF系統(tǒng)構(gòu)建,并對改進(jìn)CXBR框架的可行性進(jìn)行了初步探索。

    1 CXBR的原理及改進(jìn)

    1.1 CXBR的原理

    基于語境推理(Context-Based Reasoning,CXBR)的基本思想【1】是當(dāng)一個Agent執(zhí)行任務(wù)時,它總是順序經(jīng)歷幾個不同的狀態(tài),每個狀態(tài)都要求Agent有一定的技巧和動作,而且從一個狀態(tài)過渡到下一個狀態(tài),很多情況是突變的。為了成功完成任務(wù),Agent必須具備遍歷所有戰(zhàn)術(shù)狀態(tài)的能力,并能掌控狀態(tài)轉(zhuǎn)換的時機(jī)。CXBR假設(shè)Agent在一個特定情況下控制行為,無需總是運用它們?nèi)康闹R庫,而是運用一個有限的、與情況緊密相關(guān)的知識集。Context指明了當(dāng)前狀態(tài)下所有條件,能控制自主智能平臺(AIP)在戰(zhàn)術(shù)模擬中的行為。一旦找到,則將本身設(shè)為無效,激活新 Context。一個 AIP可以根據(jù)狀態(tài)要求通過一個Context到下一個 Context的連續(xù)轉(zhuǎn)換來進(jìn)行智能控制。

    在Context中,定義了三個層次的Context:使命Context、任務(wù)Context、子任務(wù)Context,如圖1所示。

    圖1 Context層次

    1.2 改進(jìn)CXBR

    傳統(tǒng)CXBR框架如圖2所示包含四個抽象類,它們通過API機(jī)制使得人類行為建模更加便利。其中,自動智能平臺類(AIP)提供建模agent的交互界面;使命和context類提供了一個agent行動、反應(yīng)和計劃想定的方法;推理機(jī)用于模式匹配。

    圖2 傳統(tǒng)CXBR框架

    圖3 轉(zhuǎn)換關(guān)系圖

    Agent分配使命是依據(jù)高層agent對給定想定的預(yù)期。使命同樣詳細(xì)說明了能夠適用于agent的context。Context提供了agent的計劃和反應(yīng)能力并且列出了可以由當(dāng)前context轉(zhuǎn)換到的所有context。Context、agents和使命之間的關(guān)系見圖3。

    然而在真實的人類行為中,動機(jī)和情感對認(rèn)知行為過程有重要影響,思考和解決問題必須考慮這些影響。缺乏情感的人類行為建模是不正常的人類行為建模。對傳統(tǒng)CXBR框架的改進(jìn)【2】是為了提供agent能夠進(jìn)行情感推理的切實可行的方法。比較圖2和圖4看出改進(jìn)CXBR框架在傳統(tǒng)CXBR框架中增加的兩個抽象類個性和情緒。比較圖3和圖5看出個性和情緒的關(guān)系與CXBR中使命和context的關(guān)系平行。類似使命詳細(xì)列出agent經(jīng)歷的所有可能context,個性詳細(xì)列出 agent經(jīng)歷的所有可能情緒。根據(jù)常識,個性好戰(zhàn)的人在遇到威脅時表現(xiàn)出憤怒的情緒,而個性軟弱的人在遇到威脅時會表現(xiàn)出害怕的情緒。上述情緒轉(zhuǎn)換可采用如下程序語言描述:

    圖4 改進(jìn)CXBR框架

    圖5 轉(zhuǎn)換關(guān)系圖

    2 反潛直升機(jī)CXBR決策方法的實現(xiàn)

    2.1 反潛直升機(jī)CGF的context定義

    根據(jù)CXBR的決策原則,反潛直升機(jī)的行為可以分為四個層次【3】:使命context,例如搜索和攻擊潛艇、巡邏、布雷等;任務(wù)context,例如直升機(jī)的調(diào)度、搜索潛艇、跟蹤潛艇、攻擊潛艇(深水炸彈攻擊、魚雷攻擊、導(dǎo)彈攻擊),直升機(jī)撤退等;子任務(wù)context,例如直升機(jī)武器發(fā)射準(zhǔn)備,占領(lǐng)攻擊陣位,武器發(fā)射等;原子行為context,例如變向、變速、機(jī)動方案計算、武器射擊諸元計算、目標(biāo)運動分析等。

    使命Context包括使命所對應(yīng)的任務(wù)Context。任務(wù)Context包括任務(wù)所對應(yīng)的子任務(wù)Context,子任務(wù)Context包括相應(yīng)的原子行為 Context,原子行為Context是直升機(jī)作戰(zhàn)行為中粒度最小的單位。盡管,在實際中可能包含不同的戰(zhàn)術(shù)行動,為了模型簡化和減少不必要的復(fù)雜性,將這些原子行為視為不可再分的。這些contexts之間的行動是相互獨立的,原子行為級以上的行為通常是長期的,盡管原子行為是相互獨立的,它們同樣能夠在同一時刻進(jìn)行。

    2.2 CXBR轉(zhuǎn)換邏輯

    在想定中,context的激活是由CXBR轉(zhuǎn)換邏輯控制的,反潛直升機(jī)CGF的反潛作戰(zhàn)態(tài)勢復(fù)雜,戰(zhàn)場形勢瞬息萬變,作為決策依據(jù)的信息來源復(fù)雜多變,確定性和不確定性并存;同時為了改進(jìn)CXBR框架的情感模塊在反潛直升機(jī)CGF中的實現(xiàn),我們引入了基于產(chǎn)生式表示法的CXBR轉(zhuǎn)換邏輯和基于層次分析法的CXBR轉(zhuǎn)換邏輯。

    2.2.1 基于產(chǎn)生式表示法的CXBR轉(zhuǎn)換邏輯

    反潛直升機(jī) CGF在反潛作戰(zhàn)環(huán)境態(tài)勢中,對于確定的比較簡單的態(tài)勢,可采用產(chǎn)生式表示法【4】。它的基本形式是P→Q或者IFPTHENQ。其中 P是產(chǎn)生式的前提,用于指出該產(chǎn)生式是否是可用的條件;Q是一組結(jié)論或操作,用于指出前提P所指示的條件被滿足時,應(yīng)該得出的結(jié)論或應(yīng)該執(zhí)行的操作。

    在CXBR中,

    例如反潛直升機(jī)在執(zhí)行巡邏任務(wù)發(fā)現(xiàn)潛艇目標(biāo)時,如果指揮員情緒害怕,則可能逃跑;如果指揮員情緒憤怒,則可能攻擊潛艇目標(biāo);如果指揮員情緒中性,則可能跟蹤潛艇目標(biāo)。發(fā)現(xiàn)來襲導(dǎo)彈,則進(jìn)行導(dǎo)彈防御。對于這樣一些確定的比較簡單的態(tài)勢,可采用產(chǎn)生式表示法。

    2.2.2 基于層次分析法的CXBR轉(zhuǎn)換邏輯

    反潛直升機(jī)CGF在反潛作戰(zhàn)環(huán)境態(tài)勢中,對于不確定性強(qiáng)且比較復(fù)雜的態(tài)勢,難以用大量精確的規(guī)則進(jìn)行描述,為完成對復(fù)雜作戰(zhàn)態(tài)勢的決策,可采用層次分析法【5】。層次分析法步驟如下:

    1)構(gòu)造比較判斷矩陣

    根據(jù)專家及有關(guān)人員的意見,按照1~9標(biāo)度對重要性程度賦值,分別構(gòu)造準(zhǔn)則層各個準(zhǔn)則對目標(biāo)的比較判斷矩陣,以及各個方案分別對各個準(zhǔn)則的比較判斷矩陣,即,然后按照判斷矩陣的一致性檢驗方法對A進(jìn)行檢驗。

    2)求解權(quán)向量

    取判斷矩陣n個列向量的歸一化后的算術(shù)平均值近似為權(quán)重向量,即

    3)計算各方案對目標(biāo)的合成權(quán)重,從而進(jìn)行方案的選擇

    記指標(biāo)層各因素f1,f2,…,fm針對目標(biāo)層T的權(quán)重分別為;各備選方案針對指標(biāo)層各因素的權(quán)重記為n,則各備選方案對于目標(biāo)T的合成權(quán)重為

    例如,反潛直升機(jī) CGF在執(zhí)行反潛任務(wù)時主要依靠聲納浮標(biāo)(S)、雷達(dá)(R)、紅外搜索儀(I)、磁探儀(M)和電子支援系統(tǒng)(E)組合成不同的搜索方案來探測水面或水下的潛艇目標(biāo)。

    設(shè)各搜潛手段組成的合理的搜索方案集【6】為其中:

    評價方案的因素集為

    其中,f1為搜索能力;f2為隱蔽性;f3為實施難度。最優(yōu)搜索方案為T。

    圖6 搜索方案評價體系

    圖6 給出了搜索方案的評價體系。為了簡化建模的復(fù)雜性,只考慮情緒對3,2,1,=i有影響。假設(shè):

    1)情緒憤怒的指揮員急于發(fā)現(xiàn)敵方潛艇,在選擇搜索方案時較側(cè)重搜索能力,則,計算結(jié)果為wj=(0 .099,0.162,0.221,0.213,0.143,0.138),最優(yōu)方案T為 s1= {R,I,E,S}。

    2)情緒害怕的指揮員擔(dān)心受到敵方潛艇的攻擊,在選擇搜索方案時較側(cè)重掩蔽性。則算結(jié)果為wj=(0.122,0.181,0.186,0.180,0.159,0.120),最優(yōu)方案T為s6={M}。

    可見改進(jìn) CXBR框架的情感模塊可以根據(jù)專家及有關(guān)人員的意見,利用層次分析法中的評價因素,通過選擇不同的標(biāo)度(1~9)對重要性程度賦值,從而實現(xiàn)改進(jìn)CXBR框架的情感模塊。

    3 反潛直升機(jī)CGF系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    圖7給出了反潛直升機(jī)CGF系統(tǒng)結(jié)構(gòu)[7],它主要由三個部分組成:物理模型、行為模型以及操作員。其中物理模型和行為模型用simDFW仿真平臺實現(xiàn),simDFW仿真平臺是一種開放性的、支持二次開發(fā)的、可擴(kuò)展的仿真基礎(chǔ)框架,是集多種功能于一身的仿真平臺,具有想定編輯、控制執(zhí)行、回放、結(jié)果分析于處理等功能。本文利用simDFW仿真平臺開發(fā)基于改進(jìn)CXBR的反潛直升機(jī)CGF系統(tǒng),能夠提高系統(tǒng)的開發(fā)起點,加快開發(fā)進(jìn)度,并驗證了上述理論的合理性。下面主要對物理模型和行為模型進(jìn)行分析:

    3.1 物理模型

    物理模型主要對仿真實體客觀存在的外部特征及其客觀規(guī)律進(jìn)行描述,并對實體的物理特性和表象進(jìn)行建模。在海戰(zhàn)仿真中,反潛直升機(jī)CGF中需要建立天線、主被動聲納、聲誘餌、聲干擾、魚雷等物理裝備模型,可采用 VC++面向?qū)ο笳Z言結(jié)合 simDFW仿真平臺對這些物理模型進(jìn)行開發(fā)。模中的情感建模是CGF的重點和難點,本文只給出了初步探索,有待進(jìn)一步完善。

    圖7 反潛直升機(jī)CGF系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    3.2 行為模型

    行為模型主要描述反潛直升機(jī)根據(jù)敵我雙方的態(tài)勢結(jié)合自身的裝備情況進(jìn)行戰(zhàn)術(shù)決策采取的智能行為。它由戰(zhàn)場態(tài)勢分析、戰(zhàn)術(shù)決策、戰(zhàn)術(shù)知識庫、情感模塊以及動作規(guī)劃五個部分組成。根據(jù)戰(zhàn)場態(tài)勢感知對戰(zhàn)場態(tài)勢進(jìn)行分析,然后采用基于改進(jìn)CXBR的行為建模方法結(jié)合戰(zhàn)術(shù)知識庫和情感模塊進(jìn)行戰(zhàn)術(shù)決策,最后根據(jù)戰(zhàn)術(shù)決策進(jìn)行動作規(guī)劃表現(xiàn)為物理模型中的動作執(zhí)行。

    4 結(jié)束語

    本文介紹了 CXBR的基本思想,比較了傳統(tǒng)CXBR框架與改進(jìn)CXBR框架,并以反潛直升機(jī)CGF為例,在CXBR轉(zhuǎn)換邏輯中引入產(chǎn)生式表示法和層次分析法,實現(xiàn)了改進(jìn)CXBR框架中情感建模的初步探索,最后給出了基于改進(jìn) CXBR的反潛直升機(jī) CGF系統(tǒng)結(jié)構(gòu),驗證了上述理論的可行性。當(dāng)然,行為建

    [1]郭齊勝,等.計算機(jī)生成兵力導(dǎo)論[M].北京:國防工業(yè)出版社,2006.

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    [3]劉劍,黃文斌.基于CXBR的反潛水面艦艇CGF決策方法研究[J].計算機(jī)仿真,2006(7):207-210.

    [4]張仰森.人工智能原理與應(yīng)用[M].北京:高等教育出版社,2005.

    [5]郭齊勝,等.系統(tǒng)建模與仿真[M].北京:國防工業(yè)出版社,2007.

    [6]屈也頻,廖瑛.基于可變權(quán)重模糊集的搜索方案模糊決策模型[J].火力與指揮控制,2009(11):136-139.

    [7]柳強(qiáng),李照順.基于 CGF的水面艦艇編隊通信對抗仿真[D].南京:海軍指揮學(xué)院,2009.

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