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国防部支持许多同时执行多项任务的军事平台。船舶、飞机和陆地护卫队等平台支持防空和导弹防御、反潜战、打击行动、支援地面行动的火力、情报传感和侦察等领域的多项任务。然而，人类决策者在分配这些多任务资源时面临着重大挑战，例如战斗节奏、规模和可用平台复杂性的增长。这项顶点研究旨在应用系统工程来分析多任务资源分配 (MMRA) 问题集，以进一步使人工智能 (AI) 和机器学习工具能够帮助人类决策者进行初步和动态重新规划。为了解决这个问题，该研究描述了潜在 MMRA 过程的输入和输出，然后分析了三个独特用例的可扩展性和复杂性：定向能护卫队、航空支援和航母打击群。然后评估这些不同用例的关键发现的相似之处和不同之处，以进一步了解联合 AI 支持的 MMRA 工具的共性。
人工智能支持的多任务资源分配战术决策辅助
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