文献类型：期刊文章

作　　者：金欣[1] 刘松毅[2]

JIN Xin;LIU Song-yi(Key Laboratory of Information Systems Engineering,Nanjing Electronic Engineering Institute,Nanjing 210007,China;China Satellite Launch Measurement and Control System Department,Beijing 100011,China)

机构地区：[1]信息系统工程重点实验室,南京电子工程研究所,南京210007 [2]中国卫星发射测控系统部,北京100011

出　　处：《火力与指挥控制》

基　　金：“十三五”装备发展预先研究课题基金资助项目

年　　份：2019

卷　　号：44

期　　号：7

起止页码：7-10

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：继AlphaGo战胜人类围棋手之后,“阿尔法”再次战胜人类飞行员让人们看到了指挥控制智能化的曙光。然而和平时期,联合作战指挥,尤其是战役级指挥的训练数据十分有限,这为机器学习带来了难题。从AlphaGo和美军“深绿”、“阿尔法”中得到启示,提出通过打造逼真的模拟战争游戏,积累训练数据,用于机器学习,从而提升指挥控制智能化水平的思路,对指挥控制技术研究具有一定的指导意义。

关 键 词：仿真博弈  指挥控制 人工智能 战争游戏 机器学习  

分 类 号：E211] TJ01]