【多智能体协同】基于多目标竞争协同演化优化面向双智能体陆地战场兵棋策略附Matlab代码

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🔥 内容介绍

这个研究方向聚焦军事博弈与智能优化的交叉，切入点特别精准！核心结论：多目标竞争协同演化优化能让双智能体在陆地战场兵棋中，平衡攻防、资源、机动等核心目标，形成动态适配战场态势的协同策略，大幅提升对抗决策的鲁棒性。

核心逻辑：竞争与协同的双重驱动

• 竞争层面：双智能体（如进攻方与防守方、主攻与助攻单元）基于战场规则博弈，通过演化迭代相互施压，倒逼策略升级。

• 协同层面：同一阵营智能体围绕共同作战目标（如夺控要点、歼灭敌方），协调行动时序、资源分配和战术配合。

• 多目标导向：同步优化 “作战效能最大化、己方损耗最小化、机动灵活性最优” 等冲突目标，避免单一目标导致的策略短板。

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研究核心框架建议

1. 兵棋战场与智能体建模

   • 构建陆地战场环境（地形、工事、资源点、通行限制）和作战规则（兵力损耗、胜负判定、行动约束）。

   • 定义双智能体角色（如红方主攻 / 助攻、蓝方前沿防御 / 纵深反击），明确感知范围、行动集（机动、攻击、防御、补给）。

2. 多目标优化模型构建

   • 目标函数设计：进攻效能（敌方兵力损失、要点夺控率）、代价控制（己方伤亡、资源消耗）、战术灵活性（行动响应速度、路线备选数）。

   • 约束条件：兵力上限、资源储备、地形通行限制、作战时序要求（如主攻需与助攻协同发起）。

3. 竞争协同演化机制设计

   • 种群初始化：生成双智能体的初始战术策略集（如机动路线、攻击时机、火力分配方案）。

   • 竞争迭代：通过兵棋仿真让双智能体对抗，基于多目标适应度函数（如加权求和、Pareto 支配）评估策略优劣。

   • 协同更新：同一阵营智能体通过交叉、变异算子优化策略，保留协同效果最优的组合（如主攻与助攻的时间窗口匹配、火力覆盖互补）。

   • 收敛判定：当策略性能提升低于阈值，或迭代次数达到上限时，输出最优协同策略集。

4. 仿真验证与对比分析

   • 基于兵棋平台（如自行开发或开源框架）搭建仿真环境，设置不同战场场景（平原、山地、城市攻防）。

   • 对比指标：作战胜率、多目标优化 Pareto 前沿分布、策略响应时间、对抗过程稳定性。

   • 对照实验：与单一目标演化、无协同的独立智能体策略进行性能对比，验证多目标竞争协同的优势。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function z = MOP4(x)

a = 0.8;

b = 3;

z1 = sum(-10*exp(-0.2*sqrt(x(1:end-1).^2+x(2:end).^2)));

z2 = sum(abs(x).^a+5*(sin(x)).^b);

z = [z1 z2]';

end

🔗 参考文献

[1]伍文峰,胡晓峰,郭圣明,等.基于多层时序网络的作战体系协同分析[J].复杂系统与复杂性科学, 2017, 14(2):11.DOI:10.13306/j.1672-3813.2017.02.001.

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

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2.17 时序、回归预测预测和分类

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