仿真想定的开发, 存在着专业性强、定制要求高、迁移性差等问题. 针对这一系列问题, 设计并实现一种基于知识图谱的 仿真想定智能生成方法. 通过基于强化学习的全局特征链接多源仿真模型实体, 构建了知识图谱;基于该知识图谱, 设计了适用 于仿真模型匹配的实体对齐算法和基于文档对象模型(document object model,DOM)的脚本生成方法, 实现仿真想定的智能映射, 以 “立体投送”行动为实例展开实验, 实验结果表明:生成的仿真想定能够驱动仿真系统按照预定行动时序运行, 方法有效。

随着战争复杂性的不断加剧, 模拟仿真系统已 被广泛应用于作战理论创新、作战方案设计优化、 作战能力评估, 以及各类演习演训和装备采办活动 中[1-2] . 作为初始化并驱动模拟仿真系统运行的基础 支撑, 仿真想定的质量直接影响系统运行效率和仿 真结果的真实可信[3] . 由于仿真系统存在仿真层级(平 台级、聚合级)、仿真模式(人在回路、人不在回路)、 仿真模型等差异, 对仿真想定的需求、可驱动运行的 想定脚本的要求等并不完全一致. 因此, 仿真想定的 开发, 普遍存在专业性强、定制要求高、迁移性差的 问题. 针对这一系列问题, 提出了一种基于知识图谱 的仿真想定智能生成方法. 该方法通过多源仿真模 型的实体链接, 构建支撑仿真想定生成的知识图谱, 提升仿真系统模型的重用性[4];研究适用于仿真模型 匹配的实体对齐算法, 提高数据匹配度[5] . 方法中待 解决的核心关键技术包括:1)仿真想定的形式化描 述. 与军事想定不同, 仿真想定用以驱动仿真系统运 行, 应表示为结构化、形式化的想定数据, 并确保其 能被仿真系统识别、理解和使用;2)知识图谱的构 建. 为支撑仿真想定的映射匹配, 知识图谱构建过程 中, 要按照仿真想定的要素需求, 搭建知识图谱框架, 并有效链接主流仿真系统模型实体;3)实体对齐算 法的选择. 在不同的仿真推演系统中, 相同实体可能 对应不同仿真模型, 或拥有不同模型属性, 需要选择 有效的实体对齐算法, 提高仿真想定与知识图谱的 匹配速度和精度.

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知识图谱(Knowledge Graph),在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

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