基于知识图谱的仿真想定智能生成方法

人工智能

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描述

作者:安靖、司光亚、周杰、韩旭

摘要

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。首先,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。

模拟仿真

 

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编辑:黄飞

 

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