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基于MASAC的无人机集群对抗博弈方法

中国科学：信息科学 2022年第12期52卷 2254-2269页

作者：王尔申刘帆宏晨郭靖何宁赵琳薛健沈阳航空航天大学电子信息工程学院沈阳110136 北京联合大学机器人学院北京100101 北京联合大学智慧城市学院北京100101 中国科学院大学工程科学学院北京100049

随着无人机智能化水平的提高和集群控制技术的发展,无人机集群对抗智能决策方法将成为未来无人机作战的关键技术.无人机集群对抗学习环境具有维度高、非线性、信息有缺失、动作空间连续等复杂特点.近年来,以深度学习和强化学习为代表的... 详细信息

随着无人机智能化水平的提高和集群控制技术的发展,无人机集群对抗智能决策方法将成为未来无人机作战的关键技术.无人机集群对抗学习环境具有维度高、非线性、信息有缺失、动作空间连续等复杂特点.近年来,以深度学习和强化学习为代表的人工智能技术取得了很大突破,深度强化学习在解决复杂环境下智能决策问题方面展现出了不俗能力.本文受多智能体集中式训练–分布式执行框架和最大化策略熵思想的启发,提出一种基于非完全信息的多智能体柔性行动器–评判器(multi-agent soft actor-critic,MASAC)深度强化学习方法,建立基于多智能体深度强化学习的无人机集群对抗博弈模型,构建连续空间多无人机作战环境,对红蓝双方无人机集群的非对称性对抗进行仿真实验,实验结果表明MASAC优于现有流行的多智能体深度强化学习方法,能使博弈双方收敛到收益更高的博弈均衡点.进一步对MASAC的收敛情况进行实验和分析,结果显示MASAC具有良好的收敛性和稳定性,能够保证MASAC在无人机集群对抗智能决策方面的实用性.

关键词：深度强化学习多智能体对抗博弈 MASAC 无人机集群

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基于对抗博弈下的导弹部队机动路径规划研究

兵工自动化 2024年第10期43卷 62-67页

作者：高展中国人民解放军96753部队济南271100

针对作战中敌我双方高强度对抗博弈的背景,基于机动路径的节点重要度评估和战场环境构建对抗博弈模型进行研究,构建基于改进神经网络的博弈路径规划方法。该方法主要分为预先路径规划和实时路径规划2个模块,在预先路径规划的基础上,得... 详细信息

针对作战中敌我双方高强度对抗博弈的背景,基于机动路径的节点重要度评估和战场环境构建对抗博弈模型进行研究,构建基于改进神经网络的博弈路径规划方法。该方法主要分为预先路径规划和实时路径规划2个模块,在预先路径规划的基础上,得出初始机动路径方案。根据新的战场环境信息和导弹分队机动位置信息,不断更新神经网络的增益,直到机动路径规划结束,实现实时路径规划。该实时路径规划对常导机动路径选择具有重要参考价值。

关键词：对抗博弈机动路径规划神经网络

反倾销对抗博弈——兼论我国少有对外反倾销申诉的成因分析

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预测 2000年第6期19卷 28-33,27页

作者：杨仕辉肖德湖北大学经济学院湖北武汉430062

本文首先对国际反倾销现状进行了分析 ,结果表明国际反倾销近 30年来愈演愈烈 ,尤其是对华反倾销的地位在急剧上升 ,究其原因是什么呢 ?作者建立了一个完全信息反倾销对抗博弈模型对此给予了理论解释 ,并经实证分析指出了在国际反倾销... 详细信息

本文首先对国际反倾销现状进行了分析 ,结果表明国际反倾销近 30年来愈演愈烈 ,尤其是对华反倾销的地位在急剧上升 ,究其原因是什么呢 ?作者建立了一个完全信息反倾销对抗博弈模型对此给予了理论解释 ,并经实证分析指出了在国际反倾销浪潮中我国少有对外反倾销申诉的成因 ,主要是专职管理投入不足、产业集中度低和不擅长反倾销博弈等 ,文末指出本模型在许多领域具有普遍的拓展应用前景 ,可以类推解释许多对抗博弈问题。

关键词：完全信息反倾销对抗博弈交叉效应产业集中度

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红蓝双方对抗博弈系统建模方法研究

红蓝双方对抗博弈系统建模方法研究

基于多智能体强化学习的固定翼飞机对抗博弈机动决策方法研究

第十一届中国指挥控制大会

作者：郝丽娜郝晨岭李哲东北大学机械工程与自动化学院

以空地无人作战为具体的任务场景,基于OODA (Observation-Orientation-Decision-Action)理论,提出其变体OODAE (Observation-Orientation-Decision-Action-Evaluation and Explanation)理论,结合混杂随机时延Petri网(HSTPN)建模理论,完成了无人作战场景下红蓝双方对抗博弈中的系统建模。开发了一套无人作战场景下红蓝双方博弈系统仿真软件,并在此基础上进行了应用实例的验证,验证了文章提出的系统建模方法的有效性。

关键词：对抗博弈系统建模 OODAE HSTPN 实例验证

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基于多智能体强化学习的固定翼飞机对抗博弈机动决策方法研究

第六届体系工程学术会议—体系工程与高质量发展

作者：华传健毛文杰戴晨高巍然鱼群恺德技术(西安)有限公司

本文针对多对多空中作战中固定翼飞机的飞机对抗博弈机动决策问题,通过分析现有的固定翼飞机控制方法,研究固定翼飞机的六自由度模型,设计强化学习状态空间、动作空间和奖励函数,并提出了一种基于MAPPO多智能体强化学习算法的固定翼飞... 详细信息

本文针对多对多空中作战中固定翼飞机的飞机对抗博弈机动决策问题,通过分析现有的固定翼飞机控制方法,研究固定翼飞机的六自由度模型,设计强化学习状态空间、动作空间和奖励函数,并提出了一种基于MAPPO多智能体强化学习算法的固定翼飞机对抗博弈机动决策方法,随后在Spaceware仿真作战平台上实现数据交互和仿真推演,达到并验证了多对多智能体博弈的效果,并与其他多智能体强化学习算法比较优劣。

关键词：固定翼飞机对抗博弈机动决策 MAPPO 对抗仿真

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虚拟战场空间对抗博弈技术研究

虚拟战场空间对抗博弈技术研究

第六届体系工程学术会议—体系工程与高质量发展

作者：王勋温泉张清辉国防科技大学试验训练基地国防科技大学系统工程学院

虚拟战场空间对抗博弈技术是开展各类军事仿真推演的重要支撑。首先,介绍了数字战场空间、虚拟战场空间的概念内涵,梳理虚拟战场空间构建的基本技术方法;其次,重点对对抗博弈实验的模式进行了分析,研究了"人在回路""人不在回路"等实验... 详细信息

虚拟战场空间对抗博弈技术是开展各类军事仿真推演的重要支撑。首先,介绍了数字战场空间、虚拟战场空间的概念内涵,梳理虚拟战场空间构建的基本技术方法;其次,重点对对抗博弈实验的模式进行了分析,研究了"人在回路""人不在回路"等实验模式的基本内容、优缺点、运用场景等;最后,对虚拟战场空间对抗博弈技术未来的发展应用趋势进行了研究分析,并提出未来技术的运用模式。

关键词：虚拟战场空间对抗博弈人在回路军事仿真

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改进目标收益函数的无人机集群空地对抗模型

南京航空航天大学学报 2021年第6期53卷 888-897页

作者：王尔申郭靖宏晨肖明明刘畅曲萍萍沈阳航空航天大学电子信息工程学院沈阳110136 沈阳航空航天大学辽宁通用航空研究院沈阳110136 北京联合大学多智能体系统研究中心北京100101 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学机器人学院北京100101 北京联合大学智慧城市学院北京100101

无人机集群作战已成为一种新兴作战模式。面对日益错综复杂的战场环境,无人机集群对抗博弈是一个重要的研究方向。本文以无人机集群空地对抗为背景,研究无人机集群的对抗博弈过程。分析战场态势的关键因素,通过空间状态矩阵表征战场态势... 详细信息

无人机集群作战已成为一种新兴作战模式。面对日益错综复杂的战场环境,无人机集群对抗博弈是一个重要的研究方向。本文以无人机集群空地对抗为背景,研究无人机集群的对抗博弈过程。分析战场态势的关键因素,通过空间状态矩阵表征战场态势,基于战场态势的动态变化提出自适应权重的经验表达式,并以此给出博弈双方的动态目标收益函数,建立非完全信息下的无人机集群空地对抗博弈模型。仿真验证了自适应权重的合理有效性。本研究为无人机集群空地对抗的动态决策提供了一种新方法。

关键词：无人机集群空地对抗对抗博弈战场态势动态决策

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基于强化学习的对抗意图识别

指挥与控制学报 2024年第1期10卷 112-116页

作者：白亮肖延东齐景涛国防科技大学系统工程学院长沙410073

未来智能化战争复杂多变,敌我双方往往以对抗博弈情况出现,当我方作为攻击者时,如何有效隐藏我方意图实施有效打击,以及我方作为防御者时如何识别敌方意图实施有效防御,对战争局势的走向起到决定性作用。为把握战争局势,做到“知己知彼... 详细信息

未来智能化战争复杂多变,敌我双方往往以对抗博弈情况出现,当我方作为攻击者时,如何有效隐藏我方意图实施有效打击,以及我方作为防御者时如何识别敌方意图实施有效防御,对战争局势的走向起到决定性作用。为把握战争局势,做到“知己知彼,百战不殆”,基于强化学习方法针对对抗意图识别问题提出了解决方案。仿真结果表明,基于强化学习被识别者可以有效地进行意图欺骗,而识别者可以通过意图识别设计方法有效地迫使被识别者暴露意图,从而采取攻防措施。

关键词：强化学习对抗意图识别对抗博弈智能化作战

基于生成式对抗网络的拟态蜜罐动态演化策略研究

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基于生成式对抗网络的拟态蜜罐动态演化策略研究

作者：刘祎豪中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

蜜罐技术改变了传统网络防御的被动局面,通过吸引和欺骗的手段,可以有效地迷惑攻击者,从而阻止来自攻击者的攻击。然而传统的静态蜜罐一旦被攻击者识破,就会失去作用,因此如何提高蜜罐的主动性,使得其作用持续有效,是蜜罐研究的重点。... 详细信息

蜜罐技术改变了传统网络防御的被动局面,通过吸引和欺骗的手段,可以有效地迷惑攻击者,从而阻止来自攻击者的攻击。然而传统的静态蜜罐一旦被攻击者识破,就会失去作用,因此如何提高蜜罐的主动性,使得其作用持续有效,是蜜罐研究的重点。拟态蜜罐是一种动态蜜罐技术,通过综合运用模拟服务环境的保护色机制和模拟蜜罐特征的警戒色机制进行动态演化,其“识破即演化”的特性很好地解决了传统蜜罐所具有的问题,从而能够更加持续有效地迷惑和诱骗攻击者,实现网络中的攻防对抗。在拟态蜜罐技术中,演化是它的核心问题,当前针对拟态蜜罐的演化主要是通过遗传算法来进行的,但是遗传算法在编码时易出现不规范、不准确的问题。为研究拟态蜜罐中的演化问题,本文将生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GAN)与拟态蜜罐进行结合,通过GAN的生成器可以生成大量“以假乱真”的特征数据,利用这些数据,并设计演化策略,可以实现拟态蜜罐的动态演化。本文在阐述生成式对抗网络基本特征和优点后,将重点研究其在拟态蜜罐动态演化上的运用。本文首先介绍了当前蜜罐技术以及GAN的相关研究,对蜜罐技术的发展历程以及GAN的相关应用进行了叙述。然后,建立了基于MH-GAN(Mimicry Honeypot GAN,MH-GAN)的拟态蜜罐动态演化模型,在此基础上,使用Event-B方法对系统整个动态演化流程进行抽象化描述并进行细化。本文通过收集原始特征数据集并对其进行预处理形成训练数据集,同时设计MH-GAN结构,使用MH-GAN进行训练,根据训练反馈结果调整结构与参数,从而得到一个良好的生成器,使生成器能够产生真假难辨的蜜罐或服务新特征。最后,设计实现了基于MH-GAN的拟态蜜罐动态演化原型系统,并进行了攻击实验,在网络攻击环境中运用动态演化策略实现拟态蜜罐的动态演化,从而迷惑、欺骗攻击者,提高了系统的抗攻击性。实验结果验证了本文方案策略的可行性和有效性。

关键词：拟态蜜罐生成式对抗网络演化对抗博弈特征生成