兵棋游戏的复杂性,增加了单一技术构建的智能体,在兼顾粗粒度策略调整和细粒度行动控制方面的难度,限制了智能体效能。为此提出了面向兵棋的“意图-任务-行动” 多层级智能体架构,旨在为兵棋游戏提供一种能够整合多种技术优长的智能体建模技术。该架构通过自上而下的分解传递机制,将作战策略逐步分解、转化为可执行的任务和动作。使用有限状态机、联盟博弈和行为树等技术分别实现了智能体架构的各层级架构。当前智能体适用范围严格限定于陆战战斗环境。最后在兵棋平台上与多个基准AI进行多轮次对抗实验,验证了该架构的可行性和有效性。

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人工智能在军事中可用于多项任务,例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
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