[发明专利]基于多智能体的自治USoS参与模型构建方法及其系统

说明书

本发明公开了一种基于多智能体的自治USoS参与模型构建方法，包括以下步骤：构建主体模型；建立系统的主体模型与系统间的交互关系；引入行为规则对交互关系进行约束形成基于多智能体的自治USoS参与模型。本发明的参与模型能够自主控制模型中每个独立系统，通过展示审计参与的动态过程来检验所提出的审计参与模型的有效性。本发明采用一种基于逻辑驱动的建模方法来表示系统演化的判断和推理规则，构建了一种侦察‑通信‑打击规则的协同机制，较以往更关注系统的行为建模，使得无人体系更加符合实际的作战要求。

技术领域

本发明涉及自主控制领域，具体涉及多智能体协同控制、体系对抗、作战仿真的交叉领域，特别是涉及一种基于多智能体的自治USoS参与模型构建方法及其系统。

背景技术

OODA（Objective Observe Decide Attack，目的观察决定攻击）作战环是为了完成特定作战任务，侦察装备、决策装备、打击装备等与敌方目标构成的闭合回路。该过程不是一次性完成的，而是在不断循环中，完成信息的共享与更新、装备行动的持续执行，直至达到作战目的（通常指消灭目标）。它本质上符合智能体在复杂世界中的基本行为规范，即环境-感知-决策-行动-环境的循环往复过程。

传统的USoS中的智能体大都是同质的，即功能相似，行为类似。但实际作战中，不同类型的Agent具有不同的能力，他们之间的协同机制往往更加更加复杂。本发明基于OODA作战循环理论，构建了一种侦察-通信-打击规则的协同机制，使得无人体系更加符合实际的作战要求。

发明内容

本发明目的在提供一种基于多智能体的自治USoS参与模型构建方法及其系统，以解决现有技术中存在的技术缺陷。

参见图13，首先对装备节点的实体建模。

借鉴作战环理论，针对作战体系构建三类模型，分别为侦查、决策和打击。此外，对方体系所有的都将被我方视为目标，因此，不单独设计目标。各类模型具备不同的能力属性，因而可以发挥不同的作用。针对不同模型的构建，有两种方法：为每种类型的专门设计模型；设计一种通用模型，通过设置属性值过滤条件识别类型（如具备侦查能力即可识别为侦查）。根据实践经验，推荐采用第二种方法，一方面避免了不同类型共有属性的重复设置，另一方面只需要简单的判断条件就可以识别出的类型，从而实现第一种方法的功能。因此，在实体建模中，本发明首先设计通用的模型，然后通过设计筛选条件识别类型。

的设计关键在于属性的设置，一方面要能够符合想要模拟的场景需求，另一方面又要足够精炼，避免多余和冗余的设计。针对作战体系的特点，设计装备节点的通用模型如表1所示：

表1

表1中14-21行是的能力，是后续建模过程中最重要的属性。此外，上述属性之间并不是完全独立的，下面列举属性之间存在的依赖关系：

与同时为0，或同时不为0，即满足：或。

与均不为0（通信是装备的基本能力），即满足：。

与同时为0，或者同时不为0，或。

与同时为0，或者同时不为0，即满足或。

若，则。

若，则。

，指控通道的数量小于等于通信通道的数量。

在满足上述属性约束的基础上，可以通过设定规则识别的类型。假设一个装备只对应一种装备类型，暂不考虑一个具备多种装备类型的情况。根据装备属性判断其类型识别规则如下：

对于某个：

其属于侦查类，当且仅当；

其属于决策类，当且仅当；