文献类型：期刊文章

作　　者：陈彬[1] 邱晓刚[1] 王亦平[2]

机构地区：[1]国防科技大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073 [2]海军902厂,上海200083

出　　处：《系统仿真学报》

基　　金：国家自然科学基金(71673292;61503402);国家重点研发计划重点专项资金(2017YFC0803300);广东省舆情大数据分析与仿真重点实验室;上海市软件和集成电路产业发展专项资金(150312)

年　　份：2017

卷　　号：29

期　　号：9

起止页码：2064-2072

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：ACP(Artificial Society,Computational Experiments,Parallel Execution)方法作为解决复杂系统研究分析问题的手段,已经在公共安全等领域发挥了重要的作用。随着大数据、智能学习、博弈方法等技术的发展,为解决研究中遇到的核心问题,提出一种智能化的平行实验方法,基于该方法讨论了在公共安全、生物威胁安防和联合作战实验方面的研究可能性。给出了方法在公共安全领域的案例,包括人群疏散案例、网络舆情案例以及化工区安防案例。基于案例进一步拓展智能化的平行实验方法在更多领域的应用和思考。

关 键 词：ACP方法  智能化 公共安全 生物威胁  作战实验

分 类 号：TP391.9]