XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System空战模拟
使用多智能体深度强化学习进行空战模拟中的智能体协调
摘要 —基于模拟的训练有可能显著提高空战领域的训练价值。然而，合成对手必须由高质量的行为模型控制，才能表现出类似人类的行为。手工构建这样的模型被认为是一项非常具有挑战性的任务。在这项工作中，我们研究了如何使用多智能体深度强化学习为空战模拟中的合成飞行员构建行为模型。我们在两种空战场景中对多种方法进行了实证评估，并证明课程学习是一种处理空战领域高维状态空间的有前途的方法，并且多目标学习可以产生具有多种特征的合成智能体，从而可以在训练中模拟人类飞行员。索引术语 —基于智能体的建模、智能智能体、机器学习、多智能体系统
使用建模和仿真来提高上市速度...
A • A>：分析和游戏工具 • ABS：空军基地模拟 • ACE-CSI：空天建设性环境 – C2 系统集成商 • ACE-IOS：空天建设性环境 – 信息作战套件 • ACS：聚合战斗服务 • ADTR：全域试验场 • AECT：空中教育和训练司令部 • AFC：陆军未来司令部 • AFIT：空军技术学院 • AFLCMC：空军生命周期管理中心 • AFMSTT：空军建模和仿真训练工具包 • AFRL：空军研究图书馆 • AFSERS-MUSE：空军侦察和监视合成环境 - 多重统一仿真环境 • AFSIM：仿真、集成和建模的高级框架 • AHP：陆军高超音速项目办公室 • AI：人工智能 • AM 或 AAM：先进/增材制造 • AMIE：架构管理集成环境 • AR：增强现实 • ARV：先进侦察车 • ASA(ALT)：助理部长陆军采购、后勤和技术部门 • ASALT：先进小型武器杀伤力训练器 • ASW：反潜战 • AVCATT：航空联合兵种战术训练器 • AWS：亚马逊网络服务 • AWSIM：空战模拟
受数字孪生启发的社会技术系统模型
摘要 — 本文介绍了一种数字孪生方法的增强功能，该方法可以模拟工作实践，例如有人驾驶飞机和无人机之间的交互；或跨空中控制机构消除繁忙战场冲突。我们的前提是，通过捕捉社会技术环境的工作实践，这种方法可以克服当前方法的局限性，这些方法无法正确模拟拒绝或中断的环境。我们扩展了数字孪生构造以捕获多个实体以及它们如何系统地交互和相互依赖。我们的工作以 Brahms 模型及其社会技术系统工作实践建模的基础理论为前提，但我们引入了一种现代计算引擎，将这种技术扩展到更广泛的数字孪生解释，从而可以支持更丰富的现实-模拟-现实循环，并更有效地支持训练、反思、学习和再次训练。我们回顾了 Brahms 方法以及我们对数字孪生模型的扩展如何应用于社会技术系统。我们讨论了 Brahms-Lite 并介绍了一种空战模拟应用。最后，我们讨论了如何更广泛地应用这项技术，以扩展数字孪生方法在正常和拒绝条件下对复杂环境的模拟。