基于强化学习的指挥控制Agent适应性仿真研究

应用人工智能中的学习技术来赋予战争模拟系统中的智能Agent适应能力,是基于CAS理论的战争复杂性研究的基础内容之一。面对战争系统中复杂动态的环境,传统的监督学习方法不能很好满足智能Agent实时学习的要求。而强化学习却可以很好的适应这种动态未知的环境。文章引入强化学习技术对战争系统中指挥控制Agent的适应性进行建模仿真研究。实验结果表明强化学习技术能很好的满足指挥控制Agent无师在线实时学习的要求,从而为战争模拟系统中的智能Agent的适应性机制提供良好的建模手段。