《在军事仿真环境中优化人工智能算法》最新73页

本论文介绍了在 Atlatl 模拟环境中设计、实施和测试人工智能 STOMp（短期优化机动）的情况。通过四个系列实验，STOMp 的有效性在与各种已有人工智能对手的较量中得到了检验。第一个实验表明，STOMp 的性能比大多数人工智能对手都有持续的提高。STOMp 必须在瞄准对方部队与确保地形之间做出关键选择。第二个实验对参数进行了优化，揭示了在不同场景下性能最稳定的算法参数。第三个实验重点关注其机动能力，强调其比竞争人工智能更有效地穿越障碍的能力，并展示其在不同环境中的机动性。最后，第四项实验检验了它在一个特别构建的场景中的决策过程，在这个场景中，需要在战场的不同区域同时做出相反的决策，从而展示了它评估局部优势和做出战术决策的能力，从而提高了它的生存能力和战斗力。结果强化了 STOMp 算法，并使人们深入了解了该算法的优势和局限性。总之，研究结果验证了 STOMp 是一种适用于军事模拟的有能力的人工智能。这项研究有助于为军事模拟开发有效的人工智能。

论文结构如下： 第 1 章简要介绍了本研究的背景和基本原理。第 2 章探讨了过去和当前的战斗模拟研究。第 3 章深入探讨 STOMp 的技术方面，包括其启发式评估功能和本论文所做各项实验的目标。第 4 章介绍了实验结果和主要发现。最后，第 5 章对论文进行了总结，总结了研究成果，并提出了未来研究的潜在改进领域。