复杂高动态对抗博弈下人机协作决策与规划

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61906205
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0601.人工智能基础
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The project adopts game theory and intelligent optimization and decision-making methods to study novel human-agent cooperation mechanism, cooperation method, interactive method and planning algorithm, and solve the problem of dynamic mission planning in large-scale offensive and defensive operations. Firstly, in this project, a novel threat analysis method “Prediction – Evaluation – Sort - Distribution” based on intention analysis is designed. Secondly, this project designs and constructs a multi-platform collaborative control architecture, and studies the multi-platform distributed collaboration mechanism, patterns and planning process. Then, it abstracts the actual problem of attack and defense into the incomplete information dynamic game model, constructs the incomplete information multi-stage and multi-group confrontation game decision tree, and designs a game equilibrium model based on loop control. Thirdly, it designs interactive hybrid optimization algorithm to solve the dynamic game decision problem, and designs decentralized uncertain programming algorithm to solve the planning problems. In the end, this project designs a flexible and autonomous human-agent online coordination control method to achieve a rapid and efficient man-machine cooperation in complex tasks. Based on the military needs, this project aims to solve the key theoretical problems of man-machine collaborative planning and decision-making under high dynamic and complex conditions, and provide theoretical guidance and method support for the planning and decision-making of aerospace defense operations.
项目采用博弈论和智能优化与决策的方法,研究新颖的人机协作机制、协调方法、交互方法和规划算法,求解大规模攻防作战中的动态任务规划问题。首先,设计新颖的基于意图分析的“预测-评估-排序-分配”威胁分析方法;其次,设计构建多平台协同控制体系结构,研究多平台分布式协作机制、模式和规划流程,并将实际攻防对抗问题抽象成不完全信息动态博弈模型,构建不完全信息多阶段多组对抗博弈决策树,设计一种基于回路控制的博弈均衡模型;然后,设计交互式混合优化算法求解动态博弈决策问题,设计分散式不确定规划算法求解规划问题;最后,设计灵活自主的人机在线协调控制方法,实现人机在复杂任务下的快速高效配合。本项目立足军事需求,旨在解决高动态复杂条件下的人机协作规划与决策关键理论问题,为空天防御作战规划与决策提供理论指导和方法支持。

结项摘要

现代攻防作战具有环境复杂、多维、高动态、快节奏、非完全信息、不确定性影响大等显著特点,战法设计、决策、规划、指挥控制等面临科学性、精确性、时效性、灵机性和不确定性挑战,作战规划和决策需要人与智能系统(如无人机器人等智能体、自主化程度较高的信息系统等)共同参与完成。项目围绕大规模空袭情形下的人与智能系统规划和决策这一关键的科学挑战,针对空天防御作战相关算法模型展开了深入研究,主要研究内容包括:基于意图分析的威胁分析流程与评估机制;典型的多域多平台协同机制设计、多阶段对抗综合博弈模型构建;高动态不确定分散式任务规划和博弈决策方法;灵活自主的人机协调控制和合作决策。在项目研究过程中,重点对作战部署规则、作战协同规则、人机协作辅助决策机制和模式等问题进行了深入分析归纳,构建了基于组合博弈论方法的对抗博弈模型解决非完全信息动态博弈问题,突破了人机融合辅助决策技术和临机规划技术,研制的××型号辅助决策系统为部队单位提供了应用,获得全军××大赛二等奖。项目研究产出了系列重要成果:先后出版《联合火力打击作战任务规划概论》、《联合火力打击作战任务规划》(军内出版)、《外军防空反导发展》(军内出版)、《俄罗斯空天防御概述》(军内出版)、《无人机有效应用理论基础》和《无人飞行器编队应用》(正在出版编校)等8部专著译著教材,以第一/通讯作者发表论文4篇,以第一申请人申请国防专利4项、软件著作权8项。本项目研究的科学意义在于进一步深化了对空天防御作战机理和算法模型的研究,研制的××型号辅助决策系统为部队单位提供了重要的演练支撑和保障,为面向智能化战争和无人化战争作战决策提供了关键的算法模型支撑,大幅度提高了人机协作辅助决策的效率和指控时效性。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(5)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(1)
专利数量(5)
面向重大疫情防控的应急管理规划
  • DOI:
    10.11731/j.issn.1673-193x.2020.06.006
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国安全生产科学技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张先剑;周宓
  • 通讯作者:
    周宓
Robust consensus control of nonlinear multi‐agent systems based on convergence rate estimation
基于收敛速度估计的非线性多智能体系统鲁棒一致性控制
  • DOI:
    10.1002/rnc.6477
  • 发表时间:
    2022-11
  • 期刊:
    International Journal of Robust and Nonlinear Control
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Qingwen Ma;Xin Xu;Ronghua Zhang;Quan Xiong;Xinglong Zhang;Xianjian Zhang
  • 通讯作者:
    Xianjian Zhang
防空反导机理分析及筹划决策
  • DOI:
    10.13943/j.issn.1671-4547.2022.01.02
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    国防科技
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张先剑;徐昕
  • 通讯作者:
    徐昕

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其他文献

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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