NWC 选修课主要针对兵棋创作领域的新手,但也涉及中级技能。它对高级水平的讲解较少 — — 对于这类综合课程来说这并不奇怪。该选修课采用讲座、课堂活动(其中大部分围绕使用 WCK 构建课堂兵棋)和独立研究项目相结合的方式,涵盖与兵棋创作相关的所有任务和技能。项目似乎尤为重要。虽然它们并不要求学生创建完整的兵棋 — — 事实上,这样的任务不切实际 — — 但项目确实有助于将兵棋创作的各个任务联系在一起,并“填补”与过程中一些不太明显的元素相关的“空白”。
执行摘要 关于兵棋设计的书籍有很多。这本手册有一个总体意图和一个具体目标:发展兵棋文化,并为兵棋项目实现制定指南。它由武装部队各部门和服务部门的代表在 CICDE 的指导下,与条令和指挥教育中心 (CDEC)、国防创新局 (AID) 和技术作战防御分析中心 (CATOD) 合作编写。兵棋推演是一种强大的工具,也是分析、培训和个人发展的工具之一。通过其多种形式和用途,它有助于更好地了解危机的参数,测试条令或预期立场文件,获得决策经验,或在特定程度的沉浸感下更好地相互了解并发展集体智慧。兵棋推演服务于战略思维,因此,它鼓励并提出了原本可能不会出现的问题。它提供了一个思考的时间,在这个环境中,错误不会产生任何后果(无法挽救环境)。兵棋推演经过调整,可以融入大规模演习,作为反思和调整的特权空间。兵棋推演不是什么?一种预测工具、一种现实和定量的模拟、一种寻找问题所有解决方案的工具或一种能够重现相同结果的设备。它不是综合作战计划指令(COPD)的替代品。它的本质是给定问题的简化和合理模型,可以回答推演赞助商希望探索的一两个问题。兵棋推演也是一种影响和沟通的工具,尽管本文件没有对此进行阐述。各种形式的兵棋推演可以结合起来,以更好地适应需求。从规则最少的角色扮演游戏到规则复杂的数字远程游戏,以及结合手动游戏和数字工具的项目。这些游戏已经不断发展了近 200 年。
14. 摘要(最多 200 个字):兵棋推演可以说是作战规划期间最重要的集体活动。了解、开发和支持战斗人员兵棋推演的需求从未像现在这样强烈。本研究的目的是确定组成有效兵棋推演的结构并探索评估这些结构的方法。认知任务分析用于开发一个概念框架,以了解构成有效兵棋推演的个人和团队相关决定因素、过程和结果的知识、技能和其他属性。该框架被用作设计和实施评估的基础。这项初步探索表明,从兵棋推演概念框架得出的评估是可行的,并且可以作为对其相关心理结构的可靠和有效评估。如果得到扩展和应用,这项工作可以通过更好地了解如何开发和支持他们的集体任务规划能力,为作战指挥和控制团队走向未来保驾护航。
兵棋推演总是面临着类似的现实性和可玩性之间的权衡。以时间性问题为例:兵棋推演在时间的使用和表现上差异很大,从一轮游戏代表几年的时间,到实时展开的事件。战场表现也各不相同。早期的普鲁士兵棋推演采用了让人联想到棋盘的抽象网格,后来演变为至今仍在使用的六边形布局。其他兵棋推演则在广阔的物理区域部署了大量的战争物资。1941 年,美国陆军发起了路易斯安那演习,这是一场大规模的兵棋推演,有超过 350,000 名士兵在至少 8,000 平方公里的范围内进行演习。成本和可复制性问题很重要:更复杂的战争游戏可能更昂贵,复制起来也更困难,但可能会产生在更精简、更抽象的模拟中不容易获得的后勤见解。
如果棋盘上没有空白格子,且不存在用相同符号标记格子的轨道,则游戏平局。将格子的优先级定义为穿过该格子的轨道数。根据此定义,棋盘上九个格子的优先级列于表 1 中。或者,将轨道的优先级定义为其三个格子的优先级之和。根据此定义,棋盘上八条轨道的优先级列于表 2 中。格子和轨道的优先级为本研究中使用的启发式方法奠定了基础。这些启发式方法与 Rich 和 Knight 提出的启发式方法有些相似。
天使旋转木马 气球破坏者 理发师 Cut Lite 棒球职业选手 扔豆袋游戏 巨低音轮 大雄鹿猎人 Blox Breaker 巧克力工厂 四子棋 四子棋 环圈游戏 天天过马路 巡航爆炸 一掷千金 天天过马路 小丑下山 双人驾驶 E 爪 爆炸性鱼缸狂欢 飞扬的门票 全速前进 大钢琴键 光环 烈火战队 热射手 冰球 FX
本文使用日本职业将棋选手在确定性和有限博弈中控制各种外部因素的记录,研究技术变革的出现如何以及在多大程度上影响选手胜率的老化和天赋能力。我们收集了 1968 年至 2019 年职业将棋选手的比赛,分为三个时期:1968-1989 年、1990-2012 年(信息和通信技术 (ICT) 的传播)和 2013-2019 年(人工智能 (AI))。我们发现:(1)人工智能的传播降低了天赋能力对选手表现的影响。因此,同龄选手之间的表现差距缩小了;(2)在所有时期中,选手的胜率从 20 岁时开始持续下降,并且随着年龄的增长而下降;(3)人工智能加速了胜率的老化下降,从而加大了不同年龄选手之间的表现差距; (4)人工智能对衰老衰退和获胜概率的影响在高先天技能的玩家身上有所体现,但在低先天技能的玩家身上则没有体现。这些发现仅针对将棋这种棋盘游戏,但研究这些发现对其他劳动力市场的适用程度也很有价值。