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在過去幾年中,無人機蜂群受到了廣泛關注,但對對抗性無人機群(即競爭性無人機群對無人機群游戲)的研究則較少。本文研究了團隊對團隊無人機空戰場景中的影響因素,闡明了交戰空間中兵力集中和對手分散的影響。具體來說,本論文有以下貢獻:

1.戰術分析: 確定了在小到 2 vs.-2 和大到 10 vs.-10 的交戰中,明確協調戰術或分散、貪婪戰術的優勢條件,并研究了這些模式如何隨著團隊武器質量的變化而變化;

2.協調戰術: 介紹并演示了一種深度強化學習框架,該框架使智能體學會利用自身和隊友的情境來決定在什么情況下采用哪些預先設定的戰術,以及在整個交戰過程中與哪些隊友(如果有的話)進行協調;在 N 對 N 的交戰中,在 N 小到 2、大到 64 的情況下,使用在此框架內訓練的神經網絡的智能體在與采用基線戰術的智能體團隊的交戰中的效能優于基線戰術;

3.生物啟發協調: 通過基于 Monte-Carlo 智能體的模擬發現,不僅要優先集中團隊力量對付威脅最大的對手智能體,還要通過部署較小的防御力量和防御高優先級威脅之外的低處罰威脅來保留一些資源,從而最大限度地利用防御團隊燃料庫中的剩余燃料。

圖 4.7:測試集模擬的注釋劇照(藍隊獲勝)。請注意,在有注釋的智能體集群中,藍隊的智能體(左側為 PSCE(4-vs.-4 訓練有素的 GS))將目標分散到所有靠近的紅隊成員身上,而對手(右側為 16 個 GS,紅色)則瞄準了最前面的 PSCE 智能體。與 GS 相比,訓練有素的 PSCE 智能體更善于將力量集中分散到對手的智能體中。

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人工智能在軍事中可用于多項任務,例如目標識別、大數據處理、作戰系統、網絡安全、后勤運輸、戰爭醫療、威脅和安全監測以及戰斗模擬和訓練。

近年來,隨著機器人技術和電子技術的發展,無人駕駛飛行器(UAV)的體積越來越小,價格越來越低。由于無人飛行器易于購買和控制,人們開始越來越頻繁地使用它們。在本研究中,我們將從網絡的角度研究無人機群。一般來說,多架無人機可以組成一個蜂群網絡。每個無人機都是一個網絡節點。無人機之間的鏈接被視為網絡數據鏈路。在第 2 章中,我們將設計一種新穎的雙層 MAC: 我們將設計支持同步、并發多波束傳輸/接收的上層 MAC 層,以及與 802.11 兼容但充分發揮多波束天線優勢的下層 MAC 層;我們建議調整兩個 MAC 層的參數,以支持不同的任務優先級。在第 3 章中,我們為典型的機載網絡提出了一種吞吐量最優、異構(同時具有計劃通信和隨機通信)的介質訪問控制(MAC)策略。我們提出的 MAC 方案允許無人機使用上行/下行 MAC 方案與飛行器通信。我們的仿真結果表明,與傳統的 MAC 協議相比,性能有了顯著提高。在第 4 章中,我們針對機載網絡中的 MAC 設計問題提出了以下建議: (1) 長距離 Ku 波段鏈路。(2) 多波束天線。(3) 全雙工通信。我們的 MAC 設計具有 3ent 特性,即彈性、高效和智能。特別是,通過在每個波束中對流量進行編碼,它可以抵御干擾攻擊。此外,它還通過整合全雙工流量控制和多波束數據轉發實現了高吞吐量的通信。在第 5 章中,我們提出了一個采用 USRP-RIO 的多波束智能天線無線網狀網絡硬件測試平臺。我們測試了天線的方向性,實現了全雙工傳輸系統和中繼系統。此外,USRP還實現了MBSA的兩個重要特征CPT和CPR。

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目前的文獻認為,恐怖組織未來的無人機系統(UAS)行動威脅有限。本研究的論點恰恰相反。恐怖組織使用無人機系統技術目前只是一種小眾威脅。然而,有證據表明,這種威脅將在未來五年內成為主流。本研究采用案例研究法進行定量研究,以證明研究問題。因變量是恐怖分子使用復雜的無人機系統行動。自變量是簡單性、供應和規模。研究評估了三個恐怖組織:庫爾德工人黨、Hayat Tahrir al-Sham 和博科圣地。研究結果表明,獲取無人機系統技術很容易,但由于技術限制,擴大行動范圍卻很困難。此外,報告還指出了當前文獻和研究中亟待解決的問題,如組織如何獲取上述技術并籌集資金來開發項目。報告還強調了美國和國際社會在應對無人機系統威脅方面取得的進展,同時暴露了立法和法規方面的明顯差距。研究的意義表明,美國及其盟國在抵御威脅方面已經落后。

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本文介紹了一種獨特的方法,即由一個裝有網的飛行機器人對不合作的無人駕駛飛行器進行中空自主空中攔截。本文提出了一種名為 “快速響應比例導航(FRPN)”的新型攔截制導方法,旨在依靠機載狀態估計和跟蹤捕捉靈活機動的目標。在使用 100 個不同復雜度的目標軌跡(包括近 14 小時的飛行數據)進行的仿真中,將所提出的方法與最先進的方法進行了比較,結果表明 FRPN 的響應時間最短,攔截次數最多,而這正是敏捷攔截的關鍵參數。為了能夠從理論和仿真穩健地轉移到實際應用中,我們的目標是避免過度擬合目標的特定假設,并解決攔截未知總體軌跡目標的問題。此外,我們還發現了與目標狀態的跟蹤和估計有關的幾個經常被忽視的問題,這些問題會對系統的整體性能產生重大影響。我們建議使用基于交互多模型濾波器和新測量模型的新型狀態估計濾波器。模擬實驗表明,在考慮一般軌跡時,與常用的卡爾曼濾波法相比,所提出的解決方案能顯著提高估計精度。在這些結果的基礎上,我們采用所提出的濾波和制導方法實現了一個完整的自主攔截系統,該系統在現實模擬中得到了全面評估,并在與機動目標進行的真實世界實驗中得到了測試,其性能遠遠超出了任何最先進解決方案的性能。

圖 1:使用擬議系統成功自主攔截移動目標的拼圖。從 t1 到 t4 的機動時間約為 2 秒。

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無人機是革命性的嗎?讀到有關軍用無人駕駛飛行器(UAV)或 "無人機 "的報道,人們可能會認為無人機是一項革命性技術,將從根本上改變戰爭。無人機的快速擴散、與科幻小說的聯系以及無人機使用的保密性使許多人得出結論:"無人革命 "即將來臨。

本論文對無人機革命進行了研究。論文以 "軍事革命 "概念為基礎建立了一個框架,并將其應用于對三個國家的無人機使用及其融入軍隊情況的研究。論文進一步探討了 "革命 "這一稱號在美國、德國和英國的無人機融入和使用中發揮的作用。

研究表明無人機已在軍事行動中證明了自己的價值,并對這三個國家的經驗進行了比較。本論文詳細評估了不同國家如何采用無人機以及采用無人機所產生的影響,尤其是在德國和英國的案例研究方面,使其成為一部具有參考價值的著作。

本論文評估了五類變化--作戰、條令、戰略、組織、社會--認為軍用無人機帶來的最根本、也可能是革命性的變化是社會變化,即戰斗人員對戰爭的體驗發生了根本性變化。此外,論文還強調了各國的具體變化。

結論是,將無人機定為革命性武器在一個國家--德國--產生了重要影響,盡管影響的方式與最初的預期相反。也就是說,圍繞無人機的激烈辯論阻礙了無人機的采購和條令思考。在其他兩個國家,無人機革命的說法并不普遍,因此影響也較小。

隨著無人機在全球范圍內的擴散,本文對全世界的政策制定者、軍事決策者以及研究人員有所幫助。

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通過與被稱為計算機生成兵力(CGF)的虛擬對手進行訓練,受訓戰斗機飛行員可以積累空戰行動所需的經驗,而其成本僅為使用真實飛機訓練的一小部分。但實際上,計算機生成兵力的種類并不豐富。這主要是由于缺乏 CGF 的行為模型。在本論文中,我們研究了空戰訓練模擬中 CGF 的行為模型在多大程度上可以通過使用機器學習自動生成。空戰領域非常復雜,在該領域內運行的機器學習方法必須適合該領域帶來的挑戰。我們的研究表明,動態腳本算法極大地促進了空戰行為模型的自動生成,同時又具有足夠的靈活性,可以根據挑戰的需要進行調整。然而,確保新生成行為模型的有效性仍是未來研究的一個關注點。

生成空戰行為模型

人工智能(ai)領域可以為行為建模過程提供一種替代方法,并通過糾正上一節中提到的兩種后果來提高模擬訓練的效果。這種替代方法是通過機器學習生成行為模型。機器學習程序在各種任務中的表現都優于人類,例如信用卡欺詐檢測、云計算資源分配,以及玩撲克和圍棋等游戲。對于此類任務,機器學習程序能夠通過以下三種特性的結合產生創造性的解決方案:(1)計算速度;(2)精確的約束滿足能力;(3)巧妙的學習算法。利用這三個特性并將其應用于行為模型的開發,我們就能獲得以下能力:(1) 以更快的速度開發行為模型;(2) 開發出比目前更多變化的行為模型。因此,使用機器學習程序開發行為模型有可能消除當前行為建模過程對訓練效果造成的兩種影響。

不過,在將機器學習應用于空戰模擬之前,我們必須先考慮空戰領域。空戰領域十分復雜,在這一領域內運行的機器學習方法必須適合該領域帶來的挑戰。五項挑戰:(a) 形成團隊合作,(b) 對 cgf 行為進行計算評估,(c) 有效重用已獲得的知識,(d) 驗證生成的行為模型,以及 (e) 生成可訪問的行為模型。這五大挑戰并非空戰領域所獨有。但是,這些挑戰需要適合該領域的解決方案。

研究問題

研究問題 1:能在多大程度上生成能產生團隊協調的空戰行為模型?

動態腳本使用獎勵函數來評估使用生成的行為模型的空戰 cgf 所顯示的行為。獎勵函數產生的獎勵用于調整新生成的行為模型,以尋找最佳模型。如前所述(見挑戰 b),空戰行為評估存在兩個問題。在文獻中,這兩個問題分別被稱為獎勵稀疏和獎勵不穩定(見第 4 章)。不過,文獻中提出的空戰行為獎勵函數并不總是考慮到這兩個問題。然而,這樣做可能會產生更理想的行為模型。這就引出了第二個研究問題。

研究問題 2:能在多大程度上改進空戰 cgf 的獎勵功能?

動態腳本將 cgf 在整個學習過程中積累的知識以權重值的形式存儲在規則庫中的規則上。每條規則的權重值表示該規則相對于規則庫中其他規則的重要性。就重復使用而言,在一個空戰場景中構建的知識也有可能在另一個空戰場景中得到有效應用。我們將知識重用置于遷移學習的背景下,即讓一個 cgf 在一個場景中學習,然后將其知識遷移到一個新的、未見過的場景中。這就引出了第三個研究問題。

研究問題 3:使用動態腳本構建的知識在多大程度上可以在不同場景下的 cgf 之間成功轉移?

我們的目標是將生成的行為模型用于模擬訓練。驗證模型是實現有效使用模型的重要一步。行為建模過程中的第 4 步說明了驗證的重要性。然而,由于行為模型驗證沒有放之四海而皆準的解決方案,我們首先必須確定驗證的正確方法。這就引出了第四個研究問題。

研究問題 4:我們應該如何驗證機器生成的空戰行為模型以用于模擬訓練?研究問題 4 的答案就是驗證程序。通過該程序,我們可以確定我們在研究中生成的行為模型的有效性。所選擇的研究方法引出了第五個研究問題。

研究問題 5:通過動態腳本生成的空戰行為模型在多大程度上可用于模擬訓練?

回答了這五個研究問題,我們就能回答問題陳述。

在第 1 章中,我們介紹了問題陳述和五個研究問題。此外,還介紹了解決研究問題的研究方法。

在第 2 章中,我們提供了有關四個主題的文獻背景信息(另見第 1.1 節): (1) 行為建模過程的詳細步驟;(2) 在模擬訓練中使用機器學習的潛在好處和缺點;(3) 過去使用機器學習生成空戰行為模型的方法;(4) 動態腳本及其在空戰模擬中的適用性。

在第 3 章中,我們介紹了團隊協調的三種方法:(1) 默契;(2) 中心;(3) 體面。我們通過實驗研究團隊協調方法的益處,然后回答研究問題 1。

在第 4 章中,我們將深入研究動態腳本編寫過程的一個特定部分,即獎勵功能。我們將展示三種不同獎勵函數的使用如何影響我們的 cgfs 的行為,然后回答研究問題 2。

在第 5 章中,我們研究了 cgf 在某種空戰場景中積累的知識在多大程度上可以成功轉移到不同空戰場景中的 cgf 上,然后回答了研究問題 3。

在第 6 章中,我們設計了一個驗證程序,通過該程序可以驗證為空戰 cgf 生成的行為模型。此外,我們還介紹了 atacc,然后回答了研究問題 4。

在第 7 章中,我們將驗證程序應用于戰斗機 4 艦模擬器中新生成的行為模型,然后回答研究問題 5。

在第 8 章中,我們將對五個研究問題的答案進行總結,從而結束本論文。最后,基于這些答案,我們提出了問題陳述的答案。之后,我們將對未來的工作提出兩點建議。

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本文是研究指揮與控制(C2)未來表現形式的四篇系列論文中的第一篇。第一篇論文通過探討未來指揮與控制(C2)系統需要在其中運行的未來作戰環境,為后續研究設定了基線。具體來說,本文探討了復雜性的驅動因素、表現形式和影響,而此前的研究表明,復雜性很可能是這一環境的特征。為此,它討論了 C2 和復雜性等關鍵術語的定義;介紹了未來運行環境中復雜性的一些驅動因素,并討論了這些因素如何對 C2 系統和組織造成新的壓力;研究了分析和理解復雜性的可能方法;并概述了 2030 年代及以后可能產生的一些實際考慮因素。由于本文旨在為本系列的后續三篇論文提供資料,因此沒有全面涵蓋未來 C2 思考的所有方面,包括提出具體建議。

研究問題

  • 根據當前的全球社會和技術趨勢進行預測,國防和合作伙伴可能面臨的持續競爭和多領域作戰的作戰環境的性質是什么?
  • 基于這種對未來的預測,未來的 C2 系統和組織將面臨怎樣的復雜性;即復雜性的可能來源是什么?
  • 考慮到未來作戰環境的這一特點,未來的 C2 系統和組織需要具備哪些條件?
  • 未來的 C2 系統和組織需要什么樣的新能力和特性才能有效應對這些需求?

有爭議的定義

C2 沒有直截了當的定義,對于該術語在當代作戰環境中的范圍和相關性也存在爭議。對 C2 傳統定義的批判來自于對 21 世紀有效領導力構成要素的更廣泛質疑。在英國、美國和北約,最近出現了大量與 C2 相關的新術語,并將重點從聯合思維轉向多領域思維。我們的研究將 C2 定義為一個動態的、適應性強的社會技術系統,因此有必要考慮組織、技術和人力要素。

同樣,復雜性也沒有一個公認的定義。學術界對復雜性的研究日益增多,涉及多個科學學科,但缺乏統一的方法或理論框架。一個有用的出發點是區分簡單系統、復雜系統、復雜系統和復雜適應系統。文獻還描述了在這些條件下可能出現的所謂 "棘手"或 "超級棘手問題"。還可以對有限博弈和無限博弈進行重要區分--這是考慮作為復雜適應系統的國家間競爭時的一個有用視角。鑒于這些爭論,我們的研究避開了對復雜性的僵化定義,而是從其關鍵屬性的角度對這一現象進行了 DCDC 式的描述。

復雜性的預計驅動因素

未來作戰環境的特征--以及國防 C2 系統和組織預計將執行的任務類型--具有很大的不確定性,因此任何預測都必須謹慎。盡管如此,文獻指出了各種政治、經濟、社會、技術、法律、環境和軍事(PESTLE-M)趨勢,預計這些趨勢將影響國際體系的演變,進而影響 2030 年及以后的國防行動。這些趨勢包括以下宏觀趨勢

  • 日益增強的互聯性、多極化和全球競爭
  • 不斷變化的氣候的影響
  • 技術變革和數字化的影響
  • 傳統和新穎領域的模糊化
  • 國際準則和價值觀的轉變。

最重要的是,沒有一個單一或主要的趨勢推動著變化或復雜性;相反,最令人擔憂的是多種因素的融合及其不可預測的相互作用。這種認識為進一步研究這些趨勢影響國際體系復雜性水平和特征的具體機制提供了基礎,從而為在這一領域開展工作的 C2 帶來了新的挑戰。

復雜性的表現

上述 PESTLE-M 趨勢為未來組織應對 C2 帶來了一系列困境和壓力,包括但不限于

  • 不確定性
  • 模糊性
  • 多義性
  • 信息超載
  • 認知偏差
  • 面對瞬息萬變的事件,決策癱瘓或節奏不足
  • 難以確保決策(包括人工智能)或信任決策所依據的數據、邏輯和假設
  • 難以調動所有必要的權力杠桿,或協調參與制定和執行特定戰略或行動計劃的大量不同參與者(如跨政府合作伙伴、行業、國際盟友、公民)。

此外,無論是理論家還是實踐者,在處理包含非線性動態的問題時,都缺乏有力的措施來衡量所做決定或采取的行動的有效性。因此,很難確切地說未來作戰環境中的復雜性是否在客觀上不斷增加(而不是以不同的形式出現),但對軍隊應處理的復雜任務的政治期望與當前 C2 方法的執行能力之間顯然存在巨大差距。當前的學術理論為決定如何在復雜環境中配置 C2 提供了一個方法工具包的初步輪廓和一些指導原則,但并沒有提供靈丹妙藥。該理論強調審議分析方法,即讓不同利益相關者參與共同設計、借鑒多學科和知識體系的見解,并在分析和決策過程中建立靈活性,以便根據反饋意見不斷迭代和改進的方法。

未來 C2 的實際考慮因素

要應對復雜的自適應系統,就必須摒棄當前的線性 C2 流程和等級結構,盡管在處理非復雜任務和問題時,更傳統的方法可能仍然有用。在競爭激烈的世界中,英國既需要培養能夠對他人施加建設性影響的特性和能力(例如,將復雜性強加給對手的 C2),也需要培養能夠增強自身駕馭復雜性能力的特性和能力。

要影響敵對行動者的觀念、決策和行為,首先要深入了解其 C2 結構、流程和文化。根據這種了解,英國國防需要一套動能和非動能杠桿,對敵方的 C2 施加建設性影響,包括施加復雜性。除了敵對行動者,英國國防部還需要進一步了解如何對 PAG、盟友、合作伙伴、工業界、學術界、公民和對 C2 采取截然不同方法的其他人施加建設性影響。

在增強英國自身應對復雜性的能力方面,未來的 C2 系統和組織必須促進靈活性、復原力以及學習和適應能力等特性。整個決策周期都需要變革。例如,傳感器和通信技術的進步為獲取更多深度和廣度的數據提供了機會,包括有關復雜問題的數據。因此,提高認知能力對于理解所有這些數據至關重要,既要利用人類和機器的優勢,又要減少各自的缺點。要改變決策方法,還需要改變領導風格,以培養更善于駕馭復雜適應系統的決策者。在做出決策或計劃后,提高跨部門或跨層級的能力,在實施階段更好地整合活動或匯聚效應,對于抵消英國的局限性(如在質量方面)至關重要。

同樣,整合也不是萬全的;如果國防缺乏足夠深度的力量和能力,無法在充滿敵意的威脅環境中采取可信行動或維持高節奏行動,那么即使是最高效的指揮控制系統也無法在未來取得成功。此外,還需要采取防御措施以及恢復和失效模式,以阻止或減輕敵方破壞 C2 系統和組織的努力所造成的影響。鑒于所面臨的威脅,以及英國國防可能需要解決的不同形式的復雜問題,很可能會同時出現多種并行的 C2 模式,而不是單一的方法。應對復雜性意味著不斷學習、適應、創新和開放求變。因此,必須從一開始就將效果衡量標準、信號和變革機制納入計劃以及 C2 系統和組織,使其能夠隨著時間的推移不斷學習和調整,以應對各種情況。至關重要的是,未來 C2 系統和組織的設計只是挑戰的一部分--它們還必須得到更廣泛的國防企業緊急改革的支持,以確保獲得所需的使能因素(人員、技術等)。從 C2 的角度來看,這本身就是一個挑戰,因為改變這個企業--一個復雜的適應性系統--本身就是一個棘手的問題。

結論和下一步行動

學術理論家和政府、軍事或工業從業人員對復雜性或復雜適應系統的理解并不全面,而這正是未來 C2 運行環境的特點。雖然文獻提供了處理復雜性的有用方法和工具,以及未來 C2 的一些初步設計考慮,但英國 C2(本身就是一個社會技術系統)的現代化和轉型將是一項高度復雜的工作。這意味著要與不斷發展的作戰環境、不斷變化的威脅和技術環境共同適應,從而進行迭代和不斷學習。因此,最緊迫的挑戰或許是,考慮到 C2 系統在未來面對復雜性時取得成功所需的轉型(技術、結構、流程、文化、教育等)的程度和性質,了解如何在一段時間內最好地引導這一過程。

自相矛盾的是,要克服實現以應對復雜性為目標的 C2 系統所面臨的障礙,可能需要英國國防部已經表現出其所尋求建立的系統的許多特征。面對這樣的循環邏輯,英國國防部可能需要某種外部沖擊來迫使其進行創造性的破壞,或者利用(或不顧)更傳統、線性的 C2 方法來啟動自身的激進改革努力,并隨著時間的推移,隨著變化的到來而進行調整。

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本論文通過測量成功和不太成功的戰術表現背后的參數,研究當代戰斗中有效的軍事戰術。因此,戰術知識能讓戰爭研究領域的從業人員、學者和科學家更好地了解戰斗結果。論文的目的是對現有理論進行檢驗,以創建一個新的理論,說明是什么影響了戰斗中的戰術結果,并對導致戰術勝利的原因做出解釋。勝利可以用影響戰斗成功的戰術要素來解釋。此外,與決斗失敗者相比,勝利的戰斗可以通過戰術家所掌握的一些技能得到部分解釋。此外,本論文還是一種批判性評估戰術能力的方法,可以確定什么是成功的戰術,以及理論如何與實踐經驗保持一致。隨著對誰以及戰術如何影響戰斗勝負的深入了解,我們有機會提高研究、分析和實踐戰爭的軍事和戰術領域的技能發展。論文由四篇獨立文章組成。這些文章將專業知識水平、態度、一般智力和個人決策風格等個人能力與勝利水平聯系起來。總結所有四篇文章可得出三大結論:(1) 當類似對手交戰時,當代機動戰包含可衡量的成功要素。(2) 遵循代表 "戰術最佳實踐 "的理想模型中的步驟的戰術人員會增加他們在決斗中獲勝的機會,尤其是在對手沒有同時遵循任何或較少步驟的情況下。(3) 個人決策風格影響戰斗中的戰術結果。這些結論對今后制定有效的戰術以及戰術專家檔案具有重要意義。

圖 1. 《沖突建模的形式》,倫敦國王學院戰爭研究系菲利普-薩賓教授所著。

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本論文介紹了一種解決無人機群最優路徑規劃問題的方法。優化并改進了 "搜救 "或偵察任務等應用中區域探索的信息檢索。為此,采用了動態編程作為優化問題的求解方法。針對單智能體系統和多智能體系統這兩類系統的不同情況進行了研究。首先,對智能體在網格圖中的移動進行了限制,并為此計算了兩種系統的最優路徑。隨后,對動態程序設計中的兩種不同求解方法進行了測試和比較。一種是標準的貪婪法,即每個智能體從自己的角度計算最優路徑;另一種是同步求解法,即智能體根據所有智能體的角度計算最優路徑。同時求解法的性能比貪婪法更好,這也是意料之中的,因為它是一種更加群策群力的最優方法。不過,它的計算復雜度較高,與貪婪法不同,計算復雜度呈指數增長。最后,討論了允許智能體向各個方向移動以優化蜂群信息檢索的情況。在這種情況下,動態編程對于用途和目的來說有局限性。對于未來的工作,建議用多個目標函數來模擬這個問題,而不是像本論文那樣只用一個目標函數。此外,嘗試另一種解決問題的方法也很有意義。為此,舉例說明了兩種有趣的比較方法,即使用模型預測控制或基于機器學習的解決方案(如強化學習)。

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無人機蜂群來了!美國、中國和俄羅斯處于無人機群開發和利用的最前沿。然而,無人機的低成本和易得性使非國家行為者能夠以富有想象力和創造力的方式利用無人機,包括蜂群。本專著的目的是要解決以下問題:無人機群為軍隊提供什么效用?無人機群提供了許多優勢,包括持續的情報、監視、偵察和目標定位;對軍事人員和組織的低風險和低成本,以及癱瘓個體和組織決策的潛力。相比之下,無人機群有其脆弱性和挑戰。脆弱性包括從對手的黑客攻擊到反蜂群武器的存在,而一些挑戰包括組織上的抵制和國際法。無人機群就在這里,而且很快就會出現在戰場上,現在是解決如何最好地運用它們的時候了。在概述了無人機群的潛在好處和局限性之后,該專著最后提出了四項建議:需要敘述、建立無人機群理論、了解人機界面以及為無人機群的使用進行組織過渡。

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本報告收集了為支持將固有曲面地球模型引入下一代巡航導彈(NGCM)高保真建模與仿真(M&S)工具而進行的分析結果。這些結果用于記錄已實施的算法,預計與其他電子戰應用有關。

我們引入固有曲面地球模型的技術方法的關鍵原則是:1)確定代碼庫中與地球表面有關的計算的位置;2)重構代碼庫,將這些計算遷移到一個新的地球表面軟件對象。在其他方面,這涉及到引入一個關鍵的概念區別:以前,基座標框架和地球表面是混在一起的(地球表面和基座標系統的X-Y平面是一樣的);我們的改變要求把基座標框架和地球表面作為不同的角色分開。

不同的地球表面對象的實現可以模擬不同的地球表面形狀。對于開發和測試,我們的計劃是按照以下策略推出這些對象:首先是平面地球,以保留傳統的行為;然后是球面地球,最簡單的曲面,以支持暴露和消除整個代碼庫中隱含的平地假設,同時受益于盡可能簡單的幾何算法;最后是扁球體,該類包括WGS84,但其許多算法明顯比球體的算法更復雜。

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