一、基于区域划分的任务树技术在战场仿真中的应用（论文文献综述）
李星辰[1]（2020）在《一种低轨卫星网络仿真系统的设计与实现》文中研究指明在天地一体化信息网络的发展趋势下,低轨卫星网络逐渐成为研究热点。由于真实的卫星网络造价高昂,需要构建仿真系统为网络协议提供评估及验证环境。低轨卫星网络具有拓扑高动态变化、节点规模庞大、流量模型复杂的特点,因此仿真系统需要支持星座动态拓扑模型的定义、卫星节点的分布式部署以及真实卫星网络流量的承载,这给系统的设计带来了挑战。本文针对上述功能需求,结合离散事件模拟技术和虚拟化仿真技术,提出了一种低轨卫星网络仿真系统设计方案。系统采用分层设计,包括控制层、资源管理层、载体层及任务调度层。在控制层,设计了仿真网络抽象模型,并在内部时钟激励下产生链路通断离散事件,反映网络的高动态拓扑变化。在载体层,基于Docker容器和Linux虚拟网络设备设计了仿真网络载体,并设计了载体的分布式部署和半实物扩展方案,基于载体进行离散事件仿真。在资源管理层,基于Shell与SSH进行仿真资源的管理,设计了一种仿真节点与主机的映射算法进行仿真资源的部署。在任务调度层,设计了一种多线程任务调度机制,实现离散事件的高性能调度。本文基于上述方案进行了系统的工程实现,详细描述了系统中类模型的设计与实现。此外,本文基于上述仿真系统,设计并实现了一种集中式路由机制,支持高动态拓扑变化下的路由快速收敛及网络抗毁。本文对上述系统进行了功能验证与性能测试。通过对四个网络场景的仿真,验证了系统具备仿真网络的构建及管理功能,支持高动态拓扑变化与大规模节点的仿真,支持真实业务流量的承载、分布式扩展及半实物扩展。性能测试结果表明,在4核16GB内存主机上单机部署的仿真系统,承载100个卫星节点需要473.35MB,支持40条星间链路的同时通断和1Gbps的网络吞吐量。相比于单线程调度,基于多线程的任务调度机制将CPU利用率提高了 45%,仿真效率平均提高了 60%。
孙敬荣[2]（2019）在《基于混合包围盒与三角形相交的碰撞检测优化算法的研究与实现》文中研究说明如今,3D技术在机器人制造、计算机图形学、游戏动画以及虚拟现实等领域被广泛应用。因此几何模型之间的碰撞干涉检测技术在这些领域成为不可或缺的一部分,而且它也是三维矿山的一个热门研究方向。特别是近几年虚拟现实技术发展迅猛,场景的复杂度也随之上升,随之而来的就是现阶段对碰撞干涉检测技术的开发要求也变得越来越高。因而,提高算法实时性与准确性对虚拟现实等领域的研究都有着非比寻常的意义。近几十年的研究中,随着包围盒技术的完善,它逐渐成为应用最为广泛的碰撞检测方法。当包围盒相交时,几何模型才可能彼此相交。常用的包围盒各有优缺点,Sphere包围盒与AABB包围盒的紧密性比较差,但它们的测试速度与更新速度更快,进一步比较,AABB紧密性优于Sphere,同时OBB是一种紧密性和实时性比较好,但更新速度略差的包围盒。综合各种包围盒的优劣势,同时基于对现阶段碰撞检测技术的研究提出一种改进算法,将检测分为两阶段,本文在预处理阶段采用了基于AABB-OBB混合包围盒的碰撞检测算法,并在详细检测阶段采用改进的三角形相交算法进行运算,提高检测的准确性。本文主要从以下几方面展开研究与讨论:（1）总结AABB包围盒与OBB包围盒的优点,本文算法对OBB的构造方式进行改进优化,使之构造和更新更为简单,从而提高检测的效率。（2）在预处理检测阶段,首层采用了 AABB包围盒,这样可以快速排除明显不相交的物体,然后将存在相交可能的物体传送到内层,通过改进优化后的OBB再进行检测。（3）详细检测阶段的算法是在原Moller算法的基础上加以改进优化,首先构造新的基于待测三角形基本元的计算坐标系,在新的坐标系对空间中的三角形基本元进行投影使之降维,转化为二维平面、甚至是一维上的计算问题,从而减少算法总的计算量。最后,利用VB6.0和lionking平台搭建了一个虚拟仿真实验,以检测物体碰撞的时间以及准确性为实验目标,从而验证本文算法的可靠性。实验数据表明,经过优化后算法的效率与其他几种检测算法相比,检测速度大幅提高同时也保证了检测的准确性。
吴成海[3]（2018）在《基于复杂适应系统范式的战斗随机协同控制方法研究》文中研究指明复杂适应系统是由适应性主体（Agent）相互作用、共同演化、并层层涌现出来的系统,是复杂性科学领域的研究热点和前沿。复杂适应系统的适应性主要体现在系统中的Agen可以与环境或其它Agent相互协作、并能够主动适应外部环境条件的变化。作战系统是一种基于多Agent行为和任务的多Agent系统,它的交互机制以及非线性、聚集与解聚性、动态性、多样性等特点,具备了复杂适应系统的显着特征。复杂适应系统范式是指运用复杂适应系统理论开展系统分析与设计的研究模式,是研究作战系统战斗随机协同控制的有效方法。本文基于该范式,探究战斗系统多Agent鲁棒一致性及编队控制、智能协同控制、信息交互、协同任务分配和随机协同控制仿真等问题,主要研究内容和贡献如下:针对多Agent系统的具有时变时滞、参数不确定性和外部扰动的鲁棒一致性控制问题,提出了实现鲁棒一致性的控制器综合算法。首先,考虑具有参数不确定性和外部扰动的线性Agent的一般模型,基于每个Agent行为,设计包含时变时滞因素的分布式控制协议;然后,利用矩阵理论工具,推导出时滞相关鲁棒一致性控制器综合准则;最后,基于一种圆锥补线性化算法,提出了一种实现鲁棒一致性的时滞相关控制器综合算法。通过此准则和算法,确保了多Agent系统动态行为达到协同一致性且满足期望的H∞指标,保证了系统能够稳定运行。针对具有时变时滞和外部扰动的多Agent系统的鲁棒时变编队控制问题,提出了实现鲁棒时变编队的控制器综合算法。首先,基于每个Agent行为,明确给出多Agent系统的鲁棒时变编队的定义,设计了包含时变时滞因素的分布式控制协议;进而利用带自由权矩阵的Newton-Leibniz公式Lyapunov-Krasovskii泛函和Jensen不等式等数学方法,推导了一种时滞相关条件的鲁棒时变编队控制器综合准则;最后,基于一种圆锥补线性化算法,提出了一种实现鲁棒时变编队控制的时滞相关控制器综合算法,实现了对多Agent系统执行编队行为的相互协调和控制,达到最终实现某一特定编队形式的既定任务。针对多Agent系统的智能协同控制问题,提出了一种基于狼群智能捕猎行为的协同控制算法。首先,利用分布式搜索算法优化空间中的点来模拟自然界中的狼群个体,然后,通过利用领导者策略以及狼群体现出来的社会分工和协同合作机制,提出一种基于改进型狼群搜索算法的智能协同算法。此算法基于无线传感器网络原理进行相互沟通,加入了全局更新策略和步长加速网络,并通过引入个体密度描述狼群分布密度的概念,解决传统狼群算法参数过多的问题;另外,此算法加入相互迁移方式,增加了狼与狼之间的沟通,有效提升多Agent系统的智能协同控制问题的自主性。针对目前战斗系统通信网络、感知网络和战斗武器系统无法自主协同控制的问题,考虑感知与战斗打击有机融合需求,基于无线移动自组织网络,提出了“感知战斗网”的概念。设计了感知战斗网平面对等拓扑结构和网络规划,提出了一种适用于协同控制的动态路由协议实现策略和方法。构建了在同一战斗梯队内的感知器和射手间建立动态火力瞄准数据链,从而将传感信息与目标打击有机地融合在一起,实现高速、实时、动态和可靠地数据传递。针对战斗系统随机协同控制任务问题,构建了战斗系统多Agent体系结构、协同控制模型和战斗协同控制Agent模型类及其功能类,提出了多Agent协同任务分解和任务分配的基本方法,开展了战斗系统随机协同控制关键因素及复杂性分析、协同关系建立和过程研究,基于空地联合战斗系统背景下协同控制方法、过程,重点建立了空中探测器引导地面火力联合打击目标的协同控制模型及其协同控制算法、空地联合指挥的协同控制模型及其协同控制算法,实现了对空地联合战斗随机协同控制方法模型进行了仿真验证,为新型战斗系统随机协同控制方式提供了成功范例。
张明阳[4]（2018）在《网络化信息系统动态联合任务管理研究》文中研究说明随着信息技术的发展,战场信息对网络化信息系统中作战节点的管理、系统综合战斗力的提升起着至关重要的作用。网络化信息系统利用网络技术使分散的作战节点充分共享战场信息,节点间灵活组合、相互协作,共同完成作战使命。但是系统的整体作战效能也将受到以下问题制约:节点关系不明确,传感器武器最优组合难以确定,战场环境复杂多变等。因此为解决上述问题,本文将针对分布式管理体系构建及动态战场环境下传感器武器节点联合任务管理问题展开研究,具体内容如下:首先,针对集中式任务管理中的问题,阐明了构建分布式任务管理体系需求,进而分析了分布式任务管理体系结构及系统整体任务管理流程。以运动轨迹作为特征属性对目标聚类,将所有目标分为多个目标群,之后以系统总体毁伤效能最大为原则,为每个目标群分配作战资源,形成与目标群对应的多个作战单元组合,构建了分布式任务管理体系。通过与集中式任务管理进行对比仿真,比较二者在系统整体作战效能间的差异,验证了构建分布式任务管理体系能有效提升系统打击方案质量。其次,考虑传感器探测概率、跟踪精度对武器毁伤概率的影响建立了传感器武器联合任务管理模型。在模型中,根据目标与武器的当前信息,判断二者之间是否满足时间约束、资源约束,避免了无效打击方案生成。采用基于交叉策略的离散粒子群算法对模型求解,根据约束条件设计一种新型编码方式,缩减了算法求解时间。利用MATLAB进行对比仿真,通过比较系统在整体作战效能上的差异,验证了传感器武器联合任务管理的优越性及本文提出算法的先进性。再次,针对战场环境的动态变化,采用了多阶段策略进行动态任务管理。将动态交战过程看成由若干个任务管理阶段组成,设定了阶段点门限值,根据当前有效空闲武器传感器数量、有效新目标数量,判断是否进入下一阶段的任务管理,提高了资源利用率。通过分析构建分布式任务管理体系对系统打击方案质量及系统响应时间的影响,建立问题规模与分布式任务管理体系之间的对应关系,保证了系统在每个阶段的响应流程更加合理。采用邻域搜索算法对动态任务管理模型求解,通过与静态任务管理算法进行对比仿真,在一定时间限制内比较二者获取的打击方案质量,验证了邻域搜索算法更加适用于动态交战过程中的任务管理。最后,利用基于HLA的分布式仿真系统对作战场景进行模拟,验证本文模型及算法的优越性。根据仿真需求,设计开发数据处理中心成员,并结合其它仿真成员构建了综合仿真系统。设计了合理的仿真场景,进行传感器武器联合任务管理与武器任务管理的对比仿真,验证了联合任务管理能提升系统作战效能。此外,在对抗环境下,进行任务管理算法对比仿真,根据本文提出算法获取的防御方案能使系统拦截更多来袭目标,相同的时间限制内系统防御效果更优。综上所述,本文中的网络化信息系统在应对战场环境的动态变化时,通过构建分布式任务管理体系,采用多阶段策略进行传感器武器联合任务管理,有效提高了系统资源利用率及总体作战效能,满足实际作战需求。
樊珍[5]（2017）在《多类型无人机实时任务分配技术研究》文中研究说明无人机是现代科技发展的必然产物,近年来随着科技的迅猛发展,尤其是人工智能技术、自动化技术的发展,无人机系统的自主化程度不断提高,对无人机系统的相关研究吸引了越来越多的研究者的关注。目前,国内外学术界对无人机系统的研究方向涵盖了飞行轨迹规划技术、任务分配技术、飞行检测与避障技术、协同作战能力等多个方面,本文主要研究多类型无人机实时任务分配技术,这里的多类型无人机是指携带不同资源类型的无人机。无人机的任务分配是指根据卫星监测设备、防控部署系统等提供的环境信息以及无人机的特定功能及参数通过分配算法对无人机需要执行的任务进行部署规划,并能够根据执行过程中实时环境信息进行分配方案的调整,其目的是提供一种安全系数高、突防概率大的任务分配方案,使无人机系统的整体作战效能最佳。本文将多类型无人机的任务分配分为两个阶段进行研究,第一阶段是执行任务前根据全局信息进行的任务预分配,第二阶段为任务执行过程中根据实时环境的变化对分配方案的动态调整,并对可能引起的冲突问题进行协调。本文的主要内容包括以下几个方面:1、对无人机系统通信结构及任务分配算法进行研究,分析现有算法应用在本文复杂的战场环境中的可行性以及稳定性等性能,并对本文求解的任务分配问题进行建模分析,将任务分配过程分为任务预分配与实时任务分配两个阶段,针对每一阶段的具体情景寻找合适的算法进行求解。2、任务预分配过程中考虑无人机系统的规模、战场环境的复杂度等多种因素的影响,针对预分配问题的全局最优性应用基于概率估计的交叉熵方法进行求解,设计合适的列编码方式并引入局部搜索策略加快分配方案的确定。3、实时任务分配中根据实时环境中的突发状况对预分配方案进行动态调整,本文应用基于市场机制的合同网协议方法,通过模拟市场活动中的招标、投标、中标、签约过程,并选择合适的策略对招标范围、投标数目、招标者职责进行完善,实现突发状况中无人机的动态调整,并对可能引起的冲突问题进行协调。
孙家民[6]（2017）在《基于多Agent系统的网络协同控制研究》文中指出随着科学技术在各个方面的迅速发展,多Agent系统所研究的分布式问题是当前研究的热点问题。在所研究问题呈现出复杂性时和分布性时,单体解决问题时通常会变现出受资源与能力的制约,因此通过单体间的组合协同实现能力的提升和资源的扩充将使系统拥有更好的有效性。在国防军事、环境监控以及交通管理等诸多方面都是无线传感器网络的相关应用领域,多传感器网络目标跟踪技术作为其中的一方面应用存在着与多Agent系统系统研究相似的问题。单个传感器受到感知、处理等节点资源的严重制约,很难完成目标的跟踪实现,通过与多Agent系统的网络协同处理来充分利用资源避免资源限制实现更好的跟踪能力将会是很好的解决办法。本文对多Agent系统网络的协同控制问题进行分析研究,开始介绍了多Agent系统相关的基础理论和相关的研究方向。对于协同控制部分首先进行了任务分解相关内容的研究,分析了一般通过任务关系图来描述任务之间的约束和依赖关系的有向无环图,综合现在的网络环境和通信需求,将其通过XML任务树描述进行任务的分解算法实现。然后进行了任务协同过程的具体研究,在综合分析几种协作过程的基础之上改进了一种基于动态任务分配的任务协同过程,并通过围捕过程验证了任务协同的有效性。最后通过对传感器网络特点和目标跟踪需求进行分析,结合前几章的Agent协同原理提出基于动态集的目标跟踪策略,通过基于目标状态信息的变化和网络节点状态信息建立成员和集首都随目标动态变化的动态跟踪集,目的使资源的调用更加合理、目标的跟踪更加有效,最后在Visual C++6.0环境下进行的仿真分析也验证了其有效性和资源调用合理性。
付延昌[7]（2016）在《基于行为树的CGF行为建模研究》文中研究表明在作战仿真系统中,如果缺乏对人的行为的有效建模,将直接影响目标系统的有效性和仿真结果的可信性。因此,构建计算机生成兵力（Computer Generated Forces,CGF）,通过对人类战争行为的模拟来构建行为可信的虚拟对手、友军、以及平民等智能模型,是仿真系统建设的一个重要工作。在CGF建模中,最为核心的问题,是如何提升CGF的行为拟合度,以准确反映模拟对象行为的客观规律,也就是CGF的行为建模问题。在传统CGF建模中,对行为执行逻辑的描述和控制主要使用有限状态机（Finite State Machine,FSM）技术。FSM在以ModSAF为代表的各类仿真平台中得到广泛应用和发展,然而随着建模复杂度的增加,其模块化程度低、“一步控制”、难以集成开发等缺点也逐步显露。行为树（Behavior Tree,BT）是游戏人工智能（Game AI）领域近几年发展起来的行为描述技术,较之于FSM,BT凭借其模块化程度高、“两步控制”、分层描述结构等优点在商业游戏市场上占据越来越高的份额。本文尝试将行为树引入作战仿真系统,谋求实现对CGF行为进行更有效的描述。与FSM相似,基本行为树本质上也是一种静态的行为组织架构,直接使用行为树构建CGF模型并不能实现该架构的动态调整,因此难以模拟人类通过经验累积和学习来改变自身行为模式的过程。为了解决这一缺陷,本文在对基本行为树的结构表示和控制原理进行深入分析的基础之上,对CGF行为建模框架、行为树的动态组合以及结构优化三个问题开展了研究。首先,针对第一个问题,本文构建了CGF行为建模框架,作为CGF行为组织的基础结构,该框架通过设计合理的功能模块使CGF具备感知环境、理解态势、决策意图、规划行动、学习反馈的功能,采用行为树技术管理战术策略,并对CGF行为控制技术进行了论述。针对第二个问题,本文提出了基于规则推理动态构建行为树战术策略的方法,该方法通过设计合理的知识体系结构来实现基于产生式规则的行为树动态组合。本文对基于产生式规则的知识表示方法、基于规则的战术行为规划机制、和基于规划结果的行为树动态构建方法进行了详细阐述。针对第三个问题,本文采用强化学习方法对基于行为树的战术策略进行在线学习和动态优化。文章利用行为树与分层强化学习的一致性,将战术策略进行分层优化并逐步收敛,使CGF可以在战术策略层面可以进行学习优化而不仅仅是在反应式行动层面。本文通过引入Q-Learning选择节点替换原选择节点在行为树中引入强化学习功能实现CGF在线学习,根据学习后得到的稳定Q值信息选择战术策略。本文以ORTS游戏平台为背景设计并实现了仿真实验,采用Soar推理引擎构建了论文所提出的规划框架,通过与平台提供的脚本AI进行对抗,初步验证了学习算法对行为树的在线优化能力。
刘琪[8]（2016）在《军事游戏中任务规划与控制系统的设计及实现》文中进行了进一步梳理随着三维仿真可视化技术的高速发展,三维仿真环境、策略性游戏等大量的产出,这些三维系统越来越庞大,复杂性越来越高。要适应不同场景的变化,以及在游戏中定制不同的任务,并且进行实时控制不同的任务,在当前环境系统中操作显得非常麻烦。虽然通过游戏引擎在三维仿真环境以及游戏中可以定制不同的任务,但要想实现灵活地、完整地、连续地生成任务,并进行动态的控制管理,还是需要任务规划与控制系统来提前对所有事件进行合理规划。论文中设计的任务规划与控制系统可以通过二维地形上的静态与动态事件添加,根据事件时间点信息合理规划和管理所有事件,最终生成脚本文件XML在仿真和游戏环境中进行解析并连续展示,由不同的任务布置和规划生成不同的脚本文件,以此来实现灵活、完整、连续的仿真和游戏环境中任务的展示和控制。论文首先介绍了任务规划与控制系统设计的相关背景和内容,通过对系统整体功能需求分析,搭建了基于交互式编辑技术为基础的军事游戏任务规划,设计组织数据树和任务树数据层构架,利用事件驱动实现系统控制,提出系统总体设计框架,建立模块化设计思想,对系统中界面控制逻辑子模块和内部管理逻辑子模块逐个模块进行分析设计,并组织构建系统实现的详细数据结构类。通过逐模块搭建用户图形界面,同时构建出任务三维数字场景地图,组织实现内部管理逻辑控制UI界面的类,最终完成任务规划与控制系统的设计。系统主要包含三个功能模块:1)界面控制管理层,主要进行任务的可视化的操作,任务的实时控制;2)内部命令逻辑层,主要负责产生任务中的所有命令,并且对命令进行管理;3)任务管理层,主要负责对生成的脚本文件进行解析,产生相应的动态命令,在客户端进行动态的实时展示。最后通过对系统工具栏、菜单栏、数字地图、实体属性进行界面操作,测试软件图形用户界面友好简单、易操作,通过对通信链路添加删除、读取XML解析与生成等内部功能逻辑进行操作,测试系统性能良好可靠。
郭傲兵,吴伟胜,冯瑀[9]（2015）在《模拟训练系统中坦克碰撞检测算法研究》文中研究说明针对虚拟场景中碰撞检测的实时性与准确性这对矛盾,根据地形平均曲率将地形划分为三种类型,不同类型的地形采用不同地形匹配算法;提出了三维实体模型内部碰撞检测这一环节,避免了实际运用过程中坦克火炮身管穿透尾部副油箱这一与实际不符的现象;采用混合包围盒算法,较好地解决了坦克与其它实体模型的碰撞检测问题。在某模拟训练系统中应用效果较好。
杨妹[10]（2014）在《面向高层辅助决策支持的军事分析仿真系统关键技术研究》文中提出随着复杂系统研究热潮的兴起,复杂系统科学已经被认为是指导“国计民生”的重要方法。建模与仿真技术是研究复杂系统的重要手段之一。特别是在大规模联合作战条件下,以军事分析仿真为基础构建的高层辅助决策支持系统能通过定性与定量分析相结合的方法为军事高层决策人员的作战指挥过程提供依据。军事分析仿真系统具有高速计算、多样本运行、人/机交互、运行互操作、属性互操作和I/O互操作等特点。由于决策者面对的军事复杂系统具有深度不确定性和涌现性,军事分析仿真系统还需要关注不同作战条件下大量实体之间相互作用所产生的整体行为,以便更好地预测未来战争的可能结果。而目前已有的分析仿真系统由于设计目的不同,不能够完全满足这些需求。因此,开展面向高层决策的军事分析仿真系统（Military Analytic Simulation for High Level Decision-Making,MASHLDM）的研究是建立军事高层辅助决策支持系统亟待解决的基础性课题,对于促进我国国防和军队建设具有重要的理论和实践意义。论文针对MASHLDM的特点,以如何构建MASHLDM为主要研究目的,围绕MASHLDM的总体框架、MASHLDM的仿真引擎、仿真系统兴趣管理方法的优化、仿真模型的建立等影响MASHLDM构建的关键问题展开研究。论文的主要创新点如下:（1）建立了MASHLDM的总体框架,提出了构建MASHLDM的“三驱动、一核心”理论。论文首先系统研究并分析了MASHLDM的基本概念;然后从仿真软件、决策支持应用、军事应用领域等方面研究了MASHLDM需要具备的基本要素,为构建MASHLDM提供了指导原则;接着从总体上对MASHLDM的系统结构进行了规划,明确了系统的各要素及其关系,指出了仿真引擎的核心地位,结合“C2驱动的模型设计”、“模型驱动的仿真系统开发”和“数据驱动的模型运行”等MASHLDM的动态特性形成了“三驱动、一核心”的系统理论。（2）提出了一种“sense-think-lookahead-act”的Agent行为模型和基于仲裁中间件的混合仿真框架,设计实现了一种基于混合仿真的MASHLDM仿真引擎。基于Agent和离散事件仿真（Discrete Event Simulation,DES）的混合仿真技术能够在揭示战争系统复杂性的同时利用部分重同步机制尽可能快地跳过无关计算和更新过程,但是,当前的多Agent混合仿真系统存在循环依赖和重同步时间预测的问题需要解决。论文针对这些问题,首先提出了基于时间窗的前瞻（lookahead）方法,并在传统的“sense-think-act”周期中引入这一前瞻步骤,使仿真系统通过预先计划Agent之间未来可能发生的交互,得以对Agent行为事件按一定顺序进行调度。形式化证明过程表明前瞻过程可以消除重同步过程中的循环依赖。然后,设计了一种基于仲裁中间件的ABS（Mediate-based and Agent-Based Simulation,MABS）仿真引擎,既提供了对重同步时间的预测,也为Agent与问题域行为逻辑无关的公共功能的实现提供了支持。（3）提出了基于MABS的大规模军事分析仿真系统的混合兴趣管理方法。针对MABS实体之间存在的交互数据和报文数据的交换,提出了基于空间和基于谓词逻辑的方法分别实现物理感知和报文通信的兴趣过滤。针对基于感知仲裁器的感知匹配效率的问题,以减少触发感知计算的条件和减少区域匹配的实体数量为目的,建立了实体运动速度和运动路径的优化处理模型,并且通过基于动态四叉树的空间兴趣过滤技术,极大地减少了感知仲裁器在确定物理感知时所需要进行的动态相交检测的数量。（4）提出了MABS框架中基于模型驱动架构的MABS-DES模型的建立方法。模型是进行仿真实验的基础,建立仿真模型是构建MASHLDM过程中的重要步骤。本文采用模型驱动方法建立仿真模型,使用基于Agent的模型作为平台无关模型（Platform Independent Model,PIM）,采用DEVS（Discrete Event System Specification）模型作为中间平台相关模型（Platform Specific Model,PSM）。在PIM和PSM模型形式化描述的基础上,证明了从基于Agent模型到DEVS模型,再到MABS-DES模型的变换的可行性,研究了三种模型的映射过程,并设计和实现了基于模型驱动的MABS-DES模型开发工具用以支持MABS系统的快速构建。（5）以一个假想作战想定为例,介绍了本文研究成果在军事分析评估仿真原型系统中的应用情况。结果表明,MABS仿真系统的总体性能优于传统的基于KD-HLA的大规模军事分析仿真系统。
二、基于区域划分的任务树技术在战场仿真中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于区域划分的任务树技术在战场仿真中的应用（论文提纲范文）
（1）一种低轨卫星网络仿真系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 低轨卫星网络相关技术介绍 |
| 2.1 低轨卫星网络 |
| 2.1.1 低轨卫星星座系统 |
| 2.1.2 低轨卫星组网技术 |
| 2.1.3 低轨卫星路由技术 |
| 2.1.4 低轨卫星网络仿真 |
| 2.2 虚拟化仿真技术 |
| 2.2.1 平台虚拟化技术 |
| 2.2.2 网络虚拟化技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 低轨卫星网络仿真系统方案设计 |
| 3.1 系统设计的需求和挑战 |
| 3.1.1 高动态拓扑变化的仿真 |
| 3.1.2 大规模用户节点的仿真 |
| 3.1.3 真实业务流量的承载 |
| 3.1.4 仿真资源的部署与管理 |
| 3.1.5 离散事件的高性能调度 |
| 3.2 系统整体设计 |
| 3.2.1 系统逻辑结构 |
| 3.2.2 系统数据模型 |
| 3.2.3 系统仿真流程 |
| 3.2.4 系统分层部署 |
| 3.3 控制层设计 |
| 3.3.1 星座运动模型 |
| 3.3.2 网络拓扑模型 |
| 3.3.3 网络编址模型 |
| 3.4 载体层设计 |
| 3.4.1 仿真节点载体 |
| 3.4.2 仿真链路载体 |
| 3.4.3 载体的分布式扩展 |
| 3.4.4 载体的半实物扩展 |
| 3.4.5 载体的离散事件仿真 |
| 3.5 资源管理层设计 |
| 3.5.1 载体资源的管理 |
| 3.5.2 载体管理的分布式扩展 |
| 3.5.3 主机设备的管理 |
| 3.5.4 仿真网络载体的部署 |
| 3.6 任务调度层设计 |
| 3.6.1 离散事件调度实例 |
| 3.6.2 调度实现方式 |
| 3.6.3 任务树机制 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 低轨卫星网络仿真系统方案实现 |
| 4.1 子系统划分 |
| 4.2 仿真网络子系统 |
| 4.2.1 仿真时间相关类的设计与实现 |
| 4.2.2 低轨卫星星座类的设计与实现 |
| 4.2.3 仿真节点相关类的设计与实现 |
| 4.2.4 仿真链路相关类的设计与实现 |
| 4.2.5 仿真网络类的设计与实现 |
| 4.3 切片管理子系统 |
| 4.3.1 本地Shell调用接口 |
| 4.3.2 宿主机类的设计与实现 |
| 4.3.3 切片类的设计与实现 |
| 4.4 任务调度子系统 |
| 4.4.1 C++11对并行计算的支持 |
| 4.4.2 任务节点类的设计与实现 |
| 4.5 用户交互子系统 |
| 4.5.1 系统管理接口 |
| 4.5.2 用户指令集 |
| 4.6 一种集中式路由实现案例 |
| 4.6.1 仿真网络拓扑的获取 |
| 4.6.2 动静结合的集中式路由实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统功能验证与性能评估 |
| 5.1 仿真系统功能验证 |
| 5.1.1 测试环境与场景 |
| 5.1.2 仿真网络管理场景 |
| 5.1.3 仿真网络多机部署场景 |
| 5.1.4 仿真网络动态仿真场景 |
| 5.1.5 用户节点半实物仿真场景 |
| 5.2 仿真系统性能评估 |
| 5.2.1 测试环境与评估方法 |
| 5.2.2 系统内存占用 |
| 5.2.3 系统CPU占用 |
| 5.2.4 系统仿真耗时 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要工作与总结 |
| 6.2 下一步工作与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论目录 |
（2）基于混合包围盒与三角形相交的碰撞检测优化算法的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外碰撞检测的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文章节结构 |
| 2 相关技术 |
| 2.1 基本理论 |
| 2.2 包围盒理论 |
| 2.3 层次包围盒 |
| 2.4 包围盒树的性能函数 |
| 2.5 基本元的相交检测 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 改进的算法 |
| 3.1 预处理检测 |
| 3.2 详细检测 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 算法测试与分析 |
| 4.1 预处理阶段算法测试与分析 |
| 4.2 详细测试阶段算法分析 |
| 4.3 算法性能的测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于复杂适应系统范式的战斗随机协同控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 基于复杂适应系统范式的战斗随机协同控制研究历史与现状 |
| 1.2.1 复杂适应性作战主体建模方面的研究历史与现状 |
| 1.2.2 基于多AGENT行为的协同一致性鲁棒控制研究历史与现状 |
| 1.2.3 基于多AGENT行为的协同一致性编队控制研究历史与现状 |
| 1.2.4 基于狼群行为的智能协同控制的研究历史与现状 |
| 1.2.5 多AGENT协同作战系统的感知战斗网的研究历史与现状 |
| 1.2.6 多AGENT协同作战系统的战斗后勤保障研究现状 |
| 1.2.7 基于复杂适应系统范式的战斗随机协同控制研究现状 |
| 1.3 数学引理 |
| 1.3.1 代数图论 |
| 1.3.2 矩阵理论 |
| 1.4 本论文的主要研究内容及结构安排 |
| 第二章 基于多AGENT行为的协同一致性的鲁棒控制 |
| 2.1 问题描述 |
| 2.2 基于局部信息反馈的分布式控制协议 |
| 2.3 协同一致性的鲁棒控制 |
| 2.3.1 一些必要的引理 |
| 2.3.2 时滞相关H∞控制器综合准则 |
| 2.3.3 时滞相关H∞控制器综合算法 |
| 2.4 数值仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于多AGENT行为的协同编队的鲁棒控制 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 基于局部信息反馈的分布式控制协议 |
| 3.3 协同编队的鲁棒控制 |
| 3.3.1 一些必要的引理 |
| 3.3.2 时滞相关H∞控制器综合准则 |
| 3.3.3 时滞相关H∞控制器综合算法 |
| 3.4 数值仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于狼群行为的智能协同控制 |
| 4.1 群体智能仿生计算狼群算法机理 |
| 4.2 ILWCA描述和方法 |
| 4.2.1 初始化狼群 |
| 4.2.2 向三头领导狼移动(奔袭) |
| 4.2.3 包围猎场(围攻) |
| 4.2.4 更新决策 |
| 4.2.5 ILWCA算法伪代码 |
| 4.3 数值仿真 |
| 4.3.1 实验设计 |
| 4.3.2 实验结果与讨论 |
| 4.3.3 收敛行为分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 多AGENT协同作战系统的感知战斗网设计 |
| 5.1 感知战斗网拓扑结构设计 |
| 5.1.1 感知战斗网平面对等拓扑结构设计 |
| 5.1.2 感知战斗网平面对等拓扑结构稳定区域算法设计 |
| 5.2 感知战斗网网络规划设计 |
| 5.3 感知战斗网动态路由协议设计 |
| 5.3.1 感知战斗网节点状态路由的―平‖状态 |
| 5.3.2 感知战斗网知节点路由的―峰‖状态 |
| 5.3.3 感知机动蜂窝路由 |
| 5.3.4 感知战斗网的链路延时模型 |
| 5.4 数值仿真 |
| 5.4.1 数值仿真系统搭建 |
| 5.4.2 数值仿真场景设计 |
| 5.4.3 数值仿真参数设置 |
| 5.4.4 仿真结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 复杂适应性战斗系统随机协同控制任务建模 |
| 6.1 复杂适应性战斗系统任务背景及随机协同控制组织 |
| 6.1.1 实体及其关系 |
| 6.1.2 战斗行为任务模型及其关系 |
| 6.2 多主体战斗协同控制交互机制与协同方法研究 |
| 6.3 复杂适应系统范式战斗协同控制主体模型 |
| 6.3.1 战斗协同控制Agent模型基本结构 |
| 6.3.2 战斗协同控制主体模型类及其功能类 |
| 6.4 战斗随机协同控制过程建模 |
| 6.4.1 情况突变分析及协同请求过程分析 |
| 6.4.2 随机协同关系建立 |
| 6.4.3 战斗随机协同控制复杂性 |
| 6.4.4 战斗随机协同过程模型 |
| 6.5 任务分解与分配 |
| 6.5.1 任务分解 |
| 6.5.2 任务分配 |
| 6.6 数值仿真 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 随机协同控制方法在空地联合战斗系统中的应用 |
| 7.1 空地联合战斗协同控制假设条件及方法 |
| 7.1.1 空地战斗协同控制假设条件 |
| 7.1.2 战斗系统随机协同控制基本内容和方法和新特点 |
| 7.1.3 基于ILWCA算法实现空地联合战斗协同控制 |
| 7.2 空地联合战斗协同控制方法建模 |
| 7.3 空地联合战斗随机协同控制仿真 |
| 7.3.1 空地联合战斗随机协同控制仿真实验基本假设 |
| 7.3.2 实验方案一策略及仿真运行 |
| 7.3.3 实验方案二策略及仿真运行 |
| 7.3.4 空地联合战斗随机协同控制仿真结果分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（4）网络化信息系统动态联合任务管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 分布式任务管理体系 |
| 1.2.2 静态任务管理 |
| 1.2.3 动态任务管理 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构安排 |
| 第2章 分布式任务管理体系分析与构建 |
| 2.1 分布式任务管理体系需求分析 |
| 2.1.1 分布式任务管理体系结构分析 |
| 2.1.2 分布式任务管理流程分析 |
| 2.2 目标群构建 |
| 2.2.1 目标群模型描述 |
| 2.2.2 K-means算法应用 |
| 2.3 分布式任务管理体系构建 |
| 2.3.1 分布式任务管理体系模型描述 |
| 2.3.2 差分进化算法应用 |
| 2.4 分布式任务管理仿真验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 传感器武器联合任务管理设计 |
| 3.1 联合任务管理问题分析 |
| 3.1.1 时间约束 |
| 3.1.2 资源约束 |
| 3.2 联合任务管理模型描述 |
| 3.2.1 传感器对武器性能影响分析 |
| 3.2.2 联合任务管理模型 |
| 3.3 联合任务管理算法设计 |
| 3.3.1 基于粒子群算法改进策略 |
| 3.3.2 联合任务管理算法流程 |
| 3.3.3 联合任务管理算法编码设计 |
| 3.4 联合任务管理及任务管理算法仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 动态任务管理分析与设计 |
| 4.1 动态任务管理需求分析 |
| 4.2 多阶段策略中阶段设计 |
| 4.2.1 阶段点设计 |
| 4.2.2 阶段中分布式任务管理 |
| 4.3 动态任务管理算法 |
| 4.4 动态任务管理仿真验证 |
| 4.4.1 阶段点必要性验证 |
| 4.4.2 动态算法与静态算法对比仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于HLA仿真系统的任务管理仿真验证 |
| 5.1 仿真系统 |
| 5.1.1 仿真成员 |
| 5.1.2 仿真流程 |
| 5.2 传感器武器联合任务管理仿真验证 |
| 5.3 任务管理算法仿真验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（5）多类型无人机实时任务分配技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 任务分配相关理论 |
| 2.1 无人机任务分配问题 |
| 2.2 无人机系统通信结构 |
| 2.2.1 集中式通信结构 |
| 2.2.2 分布式通信结构 |
| 2.2.3 混合式通信结构 |
| 2.3 传统的任务分配算法 |
| 2.3.1 整数规划方法 |
| 2.3.2 图论方法 |
| 2.4 智能仿生算法 |
| 2.4.1 遗传算法 |
| 2.4.2 蚁群算法 |
| 2.4.3 模拟退火算法 |
| 2.5 交叉熵方法 |
| 2.6 基于市场机制的合同网协议算法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 问题分析与模型描述 |
| 3.1 问题描述及分析 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 问题分析 |
| 3.2 问题模型 |
| 3.2.1 任务预分配阶段 |
| 3.2.2 实时任务分配阶段 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于混合交叉熵的任务预分配 |
| 4.1 交叉熵方法概述 |
| 4.1.1 交叉熵方法原理 |
| 4.1.2 交叉熵方法方法求解优化问题 |
| 4.2 交叉熵方法的优势分析 |
| 4.2.1 交叉熵算法与遗传算法 |
| 4.2.2 交叉熵算法与蚁群算法 |
| 4.2.3 交叉熵算法与模拟退火算法 |
| 4.3 引入局部搜索机制的混合交叉熵方法 |
| 4.4 基于混合交叉熵方法的多类型无人机任务预分配 |
| 4.4.1 基本设定与说明 |
| 4.4.2 概率矩阵列数编码方式设计 |
| 4.4.3 多类型无人机任务预分配过程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于合同网协议方法的实时任务分配 |
| 5.1 合同网协议方法概述 |
| 5.1.1 传统合同网协议方法 |
| 5.2 改进合同网协议方法 |
| 5.2.1 根据任务优先级确定投标时间 |
| 5.2.2 设置无人机可投标数目 |
| 5.2.3 招标者承担管理职责 |
| 5.3 基于合同网协议的实时任务分配 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.1.1 招标条件 |
| 5.3.1.2 投标信息的评估标准 |
| 5.3.1.3 无人机需存储的数据结构 |
| 5.3.1.4 合同形式 |
| 5.3.2 算法流程 |
| 5.4 多类型无人机的冲突协调 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 模拟实现与结果分析 |
| 6.1 引入局部搜索机制的混合交叉熵算法实现与分析 |
| 6.1.1 交叉熵方法的有效性分析 |
| 6.1.2 交叉熵方法的稳定性分析 |
| 6.1.3 引进局部搜索机制的收敛性对比 |
| 6.1.4 混合交叉熵方法与智能仿生算法的性能对比 |
| 6.2 改进合同网协议方法的实现与分析 |
| 6.2.1 合同网协议方法改进前后的通信量对比 |
| 6.2.2 合同网协议方法改进前后的算法效率对比 |
| 6.2.3 扩大问题规模进行验证 |
| 6.3 算法在应用场景中的应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（6）基于多Agent系统的网络协同控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 本文研究内容和逻辑结构 |
| 第2章 多Agent系统及其相关技术 |
| 2.1 Agent及其分类 |
| 2.1.1 Agent |
| 2.1.2 Agent的分类 |
| 2.2 多Agent系统及其结构 |
| 2.2.1 Agent系统 |
| 2.2.2 多Agent系统体系结构 |
| 2.3 多Agent系统的关键技术 |
| 2.3.1 任务的分解与分配 |
| 2.3.2 Agent的协作 |
| 2.3.3 冲突的识别与消解 |
| 2.3.4 Agent间的通信机制 |
| 2.4 基于多Agent协作的跟踪技术 |
| 2.4.1 目标运动模型 |
| 2.4.2 基于多Agent协作的目标跟踪方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于改进任务树的多任务分解 |
| 3.1 多任务分解的原则 |
| 3.2 传统多任务的图描述及其定义 |
| 3.3 多任务树描述的优势及其算法 |
| 3.3.1 任务树描述的优势 |
| 3.3.2 任务树描述算法 |
| 3.3.3 任务树描述实例 |
| 3.4 基于XML任务树改进的分解算法 |
| 3.4.1 任务的处理流程 |
| 3.4.2 基于XML任务树描述 |
| 3.4.3 改进分解算法的分析与测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进多Agent系统的任务协同算法 |
| 4.1 多Agent任务分配 |
| 4.2 基于多Agent系统任务协同算法 |
| 4.2.1 合同网与拍卖 |
| 4.2.2 组织结构设计 |
| 4.2.3 动态联盟 |
| 4.3 改进的多Agent系统任务动态协同算法 |
| 4.4 仿真实验与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 改进多Agent系统任务协同算法在目标跟踪中的应用 |
| 5.1 目标跟踪的多agent结构设计 |
| 5.1.1 目标跟踪过程 |
| 5.1.2 目标跟踪建模 |
| 5.1.3 传感器网络目标跟踪的多Agent结构设计 |
| 5.2 基于动态协同算法的目标跟踪 |
| 5.2.1 基于动态协同的动态集初始化 |
| 5.2.2 基于动态协同的节点管理 |
| 5.2.3 基于动态协同的网络调整 |
| 5.2.4 目标恢复机制 |
| 5.3 仿真与性能分析 |
| 5.3.1 基于动态集的独立目标跟踪性能分析 |
| 5.3.2 动态集动态调整性能分析 |
| 5.3.3 节点管理机制性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）基于行为树的CGF行为建模研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 相关工作研究现状 |
| 1.3 本文工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 基于行为树的CGF行为表示与运行控制框架 |
| 2.1 行为树结构与原理 |
| 2.2 分布式作战仿真CGF运行控制框架 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 结合行为树与规则推理的CGF行为构建 |
| 3.2 基于规则推理的战术行为规划 |
| 3.3 基于规划结果的行为树动态构建 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 结合行为树与强化学习的CGF行为优化 |
| 4.1 问题背景 |
| 4.2 行为树与分层强化学习的关系 |
| 4.2.1 马尔可夫决策过程与强化学习 |
| 4.2.2 分层强化学习与行为树 |
| 4.3 基于强化学习的学习行为树 |
| 4.3.1 基本思路 |
| 4.3.2 对原有行为树的扩展 |
| 4.3.3 行为树中的强化学习节点设计 |
| 4.4 基于学习行为树的CGF行为优化的实现 |
| 4.4.1 状态空间 |
| 4.4.2 动作空间 |
| 4.4.3 奖励函数设计 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 仿真实验 |
| 5.1 仿真环境介绍 |
| 5.2 仿真想定设定 |
| 5.3 策略规划实验 |
| 5.4 策略优化实验 |
| 5.5 实验观察效果 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（8）军事游戏中任务规划与控制系统的设计及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状和发展 |
| 1.2.1 军事领域 |
| 1.2.2 游戏领域 |
| 1.2.3 其他领域 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 基础理论 |
| 2.1 编程语言 |
| 2.2 Visual Studio概述 |
| 2.3 OpenGL基础 |
| 2.4 OGRE基础 |
| 2.4.1 平台和三维API支持 |
| 2.4.2 体系结构 |
| 2.4.3 主要特征 |
| 2.4.4 着色器支持 |
| 2.4.5 网格 |
| 2.4.6 特殊效果 |
| 2.4.7 其它功能 |
| 2.4.8 OGRE模块 |
| 2.5 QT基础 |
| 2.5.1 体系结构 |
| 2.5.2 主要特点 |
| 2.5.3 信号与槽 |
| 2.5.4 开发工具 |
| 2.5.5 Qt模块 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 交互式军事游戏编辑 |
| 3.1 军事游戏中编队缩放 |
| 3.2 军事游戏中目标选取 |
| 3.3 军事游戏中实体拖动 |
| 3.4 军事游戏中航迹绘制 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于事件驱动的军事游戏任务控制 |
| 4.1 军事游戏中任务事件驱动 |
| 4.2 军事游戏中任务脚本生成 |
| 4.3 军事游戏中任务脚本解析 |
| 4.4 军事游戏中命令脚本传输 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统设计及实现 |
| 5.1 系统总体需求分析 |
| 5.2 系统详细设计 |
| 5.2.1 界面控制逻辑子系统 |
| 5.2.2 内部管理逻辑子系统 |
| 5.2.3 数据结构设计 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 系统开发环境 |
| 5.3.2 系统实现及说明 |
| 5.4 系统测试及报告 |
| 5.4.1 系统测试 |
| 5.4.2 测试报告 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）模拟训练系统中坦克碰撞检测算法研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 地形匹配 |
| 1.1 平均曲率算法 |
| 1.2 地形匹配步骤 |
| 2 三维实体模型的碰撞检测 |
| 2.1 三维实体模型内部的碰撞检测 |
| 2.2 与其他三维实体的碰撞检测 |
| 3 结束语 |
（10）面向高层辅助决策支持的军事分析仿真系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 军事分析仿真系统的研究现状 |
| 1.2.2 基于Agent的建模与仿真的研究现状 |
| 1.2.3 基于Agent和离散事件建模与仿真的混合仿真研究现状 |
| 1.2.4 基于模型驱动架构的仿真系统开发方法学的研究现状 |
| 1.3 问题的提出及研究的意义 |
| 1.4 论文的主要工作 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 主要贡献 |
| 1.4.3 组织结构 |
| 第二章 面向高层辅助决策支持的军事分析仿真总体研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 MASHLDM与相关概念的关系 |
| 2.2.1 MASHLDM的概念 |
| 2.2.2 决策分析与MASHLDM之间的关系 |
| 2.3 MASHLDM系统开发的原则 |
| 2.3.1 仿真软件提出的要求 |
| 2.3.2 决策支持提出的要求 |
| 2.3.3 军事应用领域提出的要求 |
| 2.4 MASHLDM的总体框架分析 |
| 2.4.1 以军事分析仿真引擎为核心的结构框架 |
| 2.4.2 C2 驱动的模型设计思想 |
| 2.4.3 模型驱动的仿真系统开发和集成方法 |
| 2.4.4 数据驱动的模型运行方式 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于仲裁中间件的MABS混合仿真引擎 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基本概念 |
| 3.2.1 Agent行为模型 |
| 3.2.2 时间机制与状态同步机制 |
| 3.3 相关研究与局限性 |
| 3.4 基于仲裁中间件的MABS框架 |
| 3.4.1 “sense-think-lookahead-act”行为模型 |
| 3.4.2 MABS总体结构 |
| 3.4.3 感知仲裁器 |
| 3.4.4 行为仲裁器 |
| 3.5 性能评估 |
| 3.5.1 理论分析 |
| 3.5.2 实验验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 MABS框架中的混合兴趣管理及其优化方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关研究 |
| 4.2.1 基于空间的兴趣管理 |
| 4.2.2 基于谓词逻辑的兴趣管理 |
| 4.3 MABS中的混合兴趣管理方法 |
| 4.3.1 基于传感器探测行为的兴趣管理 |
| 4.3.2 基于实体通信行为的兴趣管理 |
| 4.4 感知仲裁器的优化 |
| 4.4.1 动态相交检测 |
| 4.4.2 感知仲裁器的优化方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于MDA的MABS-DES模型开发和集成 |
| 5.1 相关研究与局限性 |
| 5.1.1 模型变换 |
| 5.1.2 建模方法 |
| 5.2 军事分析仿真系统中的模型变换 |
| 5.2.1 Agent模型到DEVS模型的映射 |
| 5.2.2 DEVS模型到MABS-DES模型的映射 |
| 5.2.3 DEVS模型到联邦成员BOM组件模型的映射 |
| 5.3 基于MDA的仿真模型想定实例——KD-ModelEditor |
| 5.3.1 MABS-DES原子组件模型的开发与集成 |
| 5.3.2 原子组件模型开发与集成方法的原型实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于MABS的军事分析仿真原型系统及实例研究 |
| 6.1 MABS军事分析仿真原型系统结构 |
| 6.2 基于MABS的XX防空系统实例研究 |
| 6.2.1 XX防空作战想定 |
| 6.2.2 模型的建立 |
| 6.2.3 实验结果与经验总结 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 作者在学习期间参加的科研工作 |
| 作者在学习期间获得的奖励 |
| 附录A 缩略词 |
| 附录B MABS前瞻算法 |
| 附录C 基于动态四叉树的兴趣管理算法 |
四、基于区域划分的任务树技术在战场仿真中的应用（论文参考文献）
- [1]一种低轨卫星网络仿真系统的设计与实现[D]. 李星辰. 北京邮电大学, 2020(05)
- [2]基于混合包围盒与三角形相交的碰撞检测优化算法的研究与实现[D]. 孙敬荣. 山东科技大学, 2019(05)
- [3]基于复杂适应系统范式的战斗随机协同控制方法研究[D]. 吴成海. 电子科技大学, 2018(10)
- [4]网络化信息系统动态联合任务管理研究[D]. 张明阳. 北京理工大学, 2018(07)
- [5]多类型无人机实时任务分配技术研究[D]. 樊珍. 电子科技大学, 2017(02)
- [6]基于多Agent系统的网络协同控制研究[D]. 孙家民. 沈阳理工大学, 2017(02)
- [7]基于行为树的CGF行为建模研究[D]. 付延昌. 国防科学技术大学, 2016(01)
- [8]军事游戏中任务规划与控制系统的设计及实现[D]. 刘琪. 电子科技大学, 2016(02)
- [9]模拟训练系统中坦克碰撞检测算法研究[J]. 郭傲兵,吴伟胜,冯瑀. 价值工程, 2015(18)
- [10]面向高层辅助决策支持的军事分析仿真系统关键技术研究[D]. 杨妹. 国防科学技术大学, 2014(11)