CN104866371A - 一种基于Agent行动图的作战建模方法与仿真系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于Agent行动图的作战建模方法与仿真系统。基于Agent行动图的作战建模方法包括实际作战系统分析方法、作战系统概念建模方法、Agent交互算法建模方法以及作战系统仿真建模方法。基于Agent行动图的作战仿真系统，包括实际作战系统分析模块、可视化概念建模模块、可视化算法建模模块、仿真模型自动生成模块、作战想定设置模块、仿真引擎模块、综合态势显示与控制模块和仿真数据记录回放模块。本发明使军事人员可以独立的开发仿真应用，通过图形化的建模方式，对实际作战系统进行建模，并最终生成可以运行的仿真模型，提高了作战仿真应用开发效率，降低了因为不同专业人员参与造成的仿真可信性降低问题。

Description

一种基于Agent行动图的作战建模方法与仿真系统

【技术领域】

本发明涉及一种建模方法，具体涉及一种基于Agent行动图的作战建模方法与仿真系统，属于计算机作战仿真技术领域。

【背景技术】

作战建模与仿真技术是军事科学研究的一种定量化的现代研究方法，在辅助决策、指挥训练等多个军事领域发挥着重要的作用。伴随着新军事变革深入发展，战争形态发生了深刻变化，信息化战争成为了未来战争的主要形态，战争系统的复杂性进一步提升，对作战建模方法提出了新的要求。

基于Agent的建模是目前解决复杂适应系统建模仿真最有效，最实用的方法之一，已经在国内、外各专业领域，特别是军事建模仿真领域大范围应用，并取得了一批理论研究成果，解决了许多复杂系统的实际问题。但是，目前基于Agent的建模仿真研究存在着高层概念模型和仿真实验模型脱节的问题。

多学科交叉融合是目前科学研究的总体趋势，计算机科学已经很难独立于其他学科而存在，其他学科的发展也需要借助计算机这个工具，而且以领域专家主导的软件开发已经成为一种趋势。

因此，对于脱节问题的解决，应由领域专家提出一种基于概念模型驱动的仿真模型开发方法。军事建模领域是Agent建模应用最多，需求也最为迫切的领域，针对军事问题建模的实际特点，提出一种以某种军事概念模型为驱动的面相Agent的仿真软件工程方法已经成为一种发展趋势。

【发明内容】

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于Agent行动图的作战建模方法，以实现从军事概念建模到作战仿真实现的一体化。

本发明的另一目的在于提供一种基于Agent行动图的作战仿真系统。

为实现上述第一目的，本发明采取的技术方案为：一种基于Agent行动图的作战建模方法，包括实际作战系统分析方法、作战系统概念建模方法、Agent交互算法建模方 法以及作战系统仿真建模方法，其中：

实际作战系统分析方法：依据系统组成要素表模版、系统结构图模板、系统要素活动描述模板，分别建立实际作战系统的描述文档，完成系统分析的功能；

作战系统概念建模方法：依据实际作战系统分析文档，采用Agent行动图对作战系统进行概念建模，Agent行动图包括了Agent实体组织结构图、Agent实体能力属性图、单Agent实体行动图和多Agent实体行动图；

Agent交互算法建模方法：使用思维动作算法模块、指挥动作算法模块和执行动作算法模块，以图形化流程图的方式对Agent交互算法进行建模；

作战系统仿真建模方法：将Agent行动图所描述的体系结构和交互关系转化为Agent实体模板，通过Agent实体模板，直接生成可执行的仿真程序代码，生成作战系统仿真模型。

本发明的基于Agent行动图的作战建模方法进一步为：所述Agent行动图由组织结构图、能力属性图、单Agent行动图和多Agent行动图组成，每一种图形设计了自身的符号体系。

为实现上述第二目的，本发明采取的技术方案为：一种基于Agent行动图的作战仿真系统，其包括实际作战系统分析模块、可视化概念建模模块、可视化算法建模模块、仿真模型自动生成模块、作战想定设置模块、仿真引擎模块、综合态势显示与控制模块和仿真数据记录回放模块，其中：

实际作战系统分析模块：采用本发明所确立的实际作战系统分析方法，对实际作战系统进行模板描述，建立系统组成要素表、系统结构图和系统要素活动文档；

可视化概念建模模块：基于实际作战系统分析模块所建立的各种文档，采用本发明所确立的Agent行动图可视化建模描述方法，采用人机交互的方式，建立Agent实体组织结构图、Agent实体能力属性图、单Agent实体行动图和多Agent实体行动图；

可视化算法建模模块：在基于Agent行动图概念建模的基础上，对Agent行动图中所体现的Agent与战场环境之间，Agent与Agent之间的交互算法进行建模，通过人机交互方式，使用系统所建立的思维动作算法模块库、指挥动作算法模块库、执行动作算法模块库和逻辑流程模块库，以可视化编程的形式，对所涉及的各种算法进行建模；

仿真模型自动生成模块：将Agent行动图所建立的概念模型，转化为Agent实体模板，通过Agent实体模板转化为可执行的Agent实体仿真代码，与算法模型相结合，生成为最终的仿真模型；

作战想定设置模块：依据具体的仿真实验目标，根据作战想定内容，使用该模块，分别设置战场环境、作战双方作战任务等数据内容，为仿真实验提供作战背景条件；

仿真引擎模块：依据作战想定设置模块设定的作战背景条件，对仿真模型进行仿真推演，可以设定不同的时间步长，通过多Agent之间的交互行为，产生仿真结果数据；

综合态势显示与控制模块：该模块的主要功能为在多Agent仿真运行的过程中对仿真运行态势进行三维态势的显示，并能够根据需要进行观察控制，具体功能包括：三维装备模型的读取与渲染、三维环境数据的读取与渲染、根据仿真推演进行更新三维实体状态、通过键盘控制进行漫游观察、通过按钮控制进行垂直俯视观察和通过列表跟踪具体实体观察；

仿真数据记录回放模块：将仿真引擎模块在仿真推演过程中所产生的Agent交互事件和状态改变数据进行记录、保存和回放。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

(1)本发明针对作战建模的实际需求，提出了一种基于Agent行动图的建模方法，从需求分析入手，规范了从概念建模到算法建模最后到仿真建模的完整建模过程，突破了传统的面向Agent的仿真软件工程范型，建立起以概念模型驱动的基于Agent的仿真软件工程方法，解决了目前存在的概念模型与仿真开发相脱节的现实问题。

(2)本发明所建立的全新的基于Agent行动图的建模与仿真系统，对本发明所提出的基于Agent行动图的建模方法进行了实现，通过使用该系统，军事人员可以独立的开发仿真应用，通过图形化的建模方式，对实际作战系统进行建模，并最终生成可以运行的仿真模型，提高了作战仿真应用开发效率，降低了因为不同专业人员参与造成的仿真可信性降低问题。

【附图说明】

图1是本发明基于Agent行动图的作战建模方法的流程图。

图2是本发明Agent行动图模型的映射关系图。

图3是本发明Agent行动图到Agent实体模板映射关系图。

图4是本发明基于Agent行动图可视化建模与仿真系统体系结构图。

图5是本发明作战想定设置模块逻辑流程图。

图6是本发明可视化算法建模流程图。

图7是本发明算法模块及建模方式图。

图8是本发明仿真模型自动生成模块算法流程图。

图9是本发明仿真引擎模块与综合态势显示与控制模块交互逻辑流程图。

图10是本发明综合态势显示与控制模块程序框架线程模式图。

图11是本发明综合态势显示开发流程图。

图12是本发明记录回放模块回放算法流程图。

图13是Agent实体组织结构图的要素表。

图14是Agent实体能力属性图的要素表。

图15是Agent实体行动图的要素表。

图16是多Agent实体行动图要的素表。

【具体实施方式】

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细地描述。

一、基于Agent行动图的作战复杂系统建模方法

如图1所示为本发明基于Agent行动图的建模方法体系结构图，包括实际作战系统分析方法、作战系统概念建模方法、Agent交互算法建模方法以及作战系统仿真建模方法，各模型间的映射关系如图2所示。

(一)实际作战系统分析方法

依据系统组成要素表模版、系统结构图模板、系统要素活动描述模板，分别建立实际作战系统的描述文档，完成系统分析的功能。

(二)作战系统概念建模方法

依据实际作战系统分析文档，采用Agent行动图对作战系统进行概念建模，Agent行动图包括了Agent实体组织结构图、Agent实体能力属性图、单Agent实体行动图和多Agent实体行动图。 

(三)Agent交互算法建模方法

使用思维动作算法模块、指挥动作算法模块、执行动作算法模块和逻辑流程算法模块，以图形化流程图的方式对Agent交互算法进行建模。模块类别划分和功能如表5所示。

表5 Agent交互算法模块列表

(四)作战系统仿真建模方法

将Agent行动图所描述的体系结构和交互关系转化为Agent实体模板，转换关系如图3所示，通过Agent实体模板，直接生成可执行的仿真程序代码。

Agent组织结构图，描述了Agent之间的组织指挥关系，在转换中，将通过图形描述的组织结构关系，转换为树状数据结构，存入Agent实体模板中的数据库中，为Agent之间指挥关系的建立提供数据支撑。

Agent能力属性图，描述了Agent的能力和属性，及能力对属性的影响，在转换中，一方面，将能力要素及能力属性值、属性要素及属性初始数据存入数据库，另一方面，将能力与属性之间的影响关系存入Agent实体的物理模型库，为Agent的物理行为运算提供模型支撑。

单Agent实体行动图，描述了单个Agent的实体行为，单Agent行动图要素到Agent实体模板转换的关系如表6所示。

表6单Agent行动图到Agent实体模板内部模块转换表

序号	单Agent行动图要素	转换为的Agent实体模板内部模块
			1	行动划分	任务目标状态库中的状态列表
2	单项动作	知识库中THEN表达式

3	实体状态	知识库中IF表达式
			4	并行	知识库中AND表达式
5	分支	知识库中OR表达式

多Agent实体行动图，描述了多个Agent之间的实体行为，多Agent实体行动图通过单Agent实体行动图聚合而成，表达了多Agent之间交互下完成具体的作战行动，多Agent实体行动图是对Agent知识库的进一步扩充，多Agent行动图要素到Agent实体模板转换的关系如表7所示。

表7多Agent行动图到Agent实体模板内部模块转换表

序号	多Agent行动图要素	转换为的Agent实体模板内部模块
			1	行动划分	任务目标状态库中的状态列表
2	单项动作	知识库中THEN表达式
			3	实体状态	知识库中IF表达式
4	并行	知识库中AND表达式
			5	分支	知识库中OR表达式
6	Agent间交互	知识库中IF THEN表达式
			7	行动阶段划分	任务目标状态库中的状态列表

二、基于Agent行动图可视化作战建模与仿真系统

如图3所示为本发明基于Agent行动图可视化作战建模与仿真系统的体系结构，包括实际作战系统分析模块、可视化概念建模模块、可视化算法建模模块、仿真模型自动生成模块、作战想定设置模块、仿真引擎模块、综合态势显示与控制模块和仿真数据记录回放模块。

(一)实际作战系统分析模块

采用本发明所确立的实际作战系统分析方法，对实际作战系统进行模板描述，建立系统组成要素表、系统结构图和系统要素活动文档。

系统组成要素表的内容如表8所示。

表8系统组成要素表

序号	字段	数据类型
			1	要素ID	INT
2	要素名称	TEXT
			3	装备名称	TEXT
4	装备ID	INT
			5	备注	TEXT

系统结构图的数据存储采用XML文本文件的形式，具体格式为：

<系统结构图>

  <组织1 ID＝“id”>

     <作战实体1 ID＝“id”装备ID＝“eqid”>

     <作战实体2 ID＝“id”装备ID＝“eqid”>

  </组织1>

</系统结构图>

系统要素活动文档，包括的主要内容如表9所示。

表9系统要素活动文档内容表

序号	系统要素活动文档内容项
		1	活动名称
2	活动参与主体
		3	活动内容
4	活动约束条件
		5	活动后效

(二)可视化概念建模模块

基于实际作战系统分析模块所建立的各种文档，采用本发明所确立的Agent行动图可视化建模描述方法，采用人机交互的方式，建立Agent实体组织结构图、Agent实体能力属性图、单Agent实体行动图和多Agent实体行动图。

1.Agent实体组织结构图数据存储结构

Agent实体组织结构图采用链表方式对数据进行存储，包括AgentNode和AgentCollection两个自定义结构体数据，其中AgentNode代表一个Agent实体要素，通过结构体内部的firstChildNode和brotherNode指针变量链接其他Agent实体，实现对整个树状体系结构的数据存储；AgentCollection代表由多个Agent组成的组织，通过指针 变量headNode，以线性列表的形式对所有该组织下的Agent进行数据存储，每一个Agent采用AgentNode数据结构，使用brotherNode引用组织内的其他Agent实体。

2.Agent实体能力属性图数据存储结构

Agent实体能力属性图采用链表方式对数据进行存储，包括Prop、ThinkAction、CommandAction、ExeAction和AgentEntity五个自定义结构体数据，其中AgentEntity代表一个Agent实体要素，通过结构体内部的headProp、headThinkAction、headCommandAction和

headExeAction指针变量链接其他属性或动作实体数据，通过next指针变量将多个AgentEntity链接，实现对所有AgentEntity的存储。

3.单Agent实体行动图数据存储结构

单Agent实体行动图采用链表方式对数据进行存储，包括GraphElement、ThinkActionElement、CommandActionElement、ExeActionElement、ParallelElement、OrElement、StartElement、SingleAgentActiongGraph八个自定义结构体数据，SingleAgentActiongGraph代表一个单Agent实体行动图，使用内部的start指针变量引用第一个继承GraphElement的数据结构，其他各图形要素数据结构使用内部的brother和next指针变量引用其他图形要素数据，形成对整个行动图数据的保存。

4.多Agent实体行动图数据存储结构

多Agent实体行动图采用链表方式对数据进行存储，包括GraphElement、ThinkActionElement、CommandActionElement、ExeActionElement、ParallelElement、OrElement、StartElement、SingleAgentActiongGraphOfMultiAgent和MultiAgentActiongGraph九个自定义结构体数据，MultiAgentActiongGraph代表一个多 Agent实体行动图，每一个多Agent实体行动图由多个

SingleAgentActiongGraphOfMultiAgent数据构成，每一个

SingleAgentActiongGraphOfMultiAgent代表一个Agent的行动，每一个

SingleAgentActiongGraphOfMuItiAgent内部的数据存储参照单Agent行动图执行。

(三)可视化算法建模模块

在基于Agent行动图概念建模的基础上，对Agent行动图中所体现的Agent与战场 环境之间，Agent与Agent之间的交互算法进行建模，通过人机交互方式，使用系统所建立的思维动作算法模块库、指挥动作算法模块库和执行动作算法模块库，以可视化编程的形式，对所涉及的各种算法进行建模。

算法建模的流程如图6所示。首先选择单Agent行动图，其次选择单Agent行动图中的各个节点，不同的节点类型，选择不同的算法模块进行建模，对各个动作节点和逻辑节点进行建模后，将自动生成Agent整体的算法模型。

算法模块及建模方式如图7所示。可视化算法建模采用模块化算法模块可视化连接的方式进行，每一个动作节点对应一个算法模型图，模型图有多个不同的算法模块组成，每一个算法模块包括输入变量、输出变量两个对外接口端，每一个接口端包括多个变量，通过不同模块间输入变量与输出变量之间的连接，实现多个模块共同工作，实现算法功能。

(四)仿真模型自动生成模块

将Agent行动图所建立的概念模型，转化为Agent实体模板，通过Agent实体模板转化为可执行的Agent实体仿真代码，与算法模型相结合，生成为最终的仿真模型。其算法流程如图8所示。整个算法过程包括读取Agent组织结构图和Agent能力属性图生成基本Agent模板类对象、物理模型库和读取单Agent行动图和多Agent行动图生成知识库、任务目标状态库两个主要的组成部分和阶段。

第一个阶段读取Agent组织结构图，生成具体的Agent作战实体对象，以及各对象间的组织指挥关系，将组织关系数据存入Agent数据库中，供决策和通信动作使用；读取Agent能力属性图，通过对能力节点的读取，确定Agent类对象的对外交互函数接口，通过对属性节点的读取，确定Agent类对象的各种属性，通过对能力对属性影响数据的读取，确定Agent运行的物理模型及其参数，最终生成一个符合Agent标准内部模板要求的Agent对象。

第二个阶段读取单Agent行动图，将单Agent行动图中的节点数据转化为Agent行动的逻辑动作序列，并转化为表达式化的知识表示，存入知识库，将行动图类型存入Agent实体任务目标状态库；读取多Agent行动图，将多个Agent交互协作的关系转化为表达式化的知识表示，存入知识库，并将阶段划分，存入任务目标状态库。

(五)作战想定设置模块

作战想定设置模块的程序逻辑流程图如附图9所示，依据具体的仿真实验目标，根据作战想定内容，使用该模块，分别设置战场环境、作战双方作战任务等数据内容，为 仿真实验提供作战背景条件。

想定数据文件的数据格式为：

地图文件名称：Char[255]mapname

编制文件名称：Char[255]bianzhifilename

编成编组文件名称：Char[255]bianzufilename

任务文件名称：Char[255]dutyfilename

(六)仿真引擎模块

依据作战想定设置模块设定的作战背景条件，对仿真模型进行仿真推演，可以设定不同的时间步长，通过多Agent之间的交互行为，产生仿真结果数据。仿真引擎模块与综合态势显示与控制模块交互逻辑流程如图10所示。首先通过显示控制模块启动仿真引擎，仿真引擎启动后读取想定数据，加载初始态势数据，加载作战仿真模型，同时综合态势显示与控制模块读取战场环境三维态势数据，之后，仿真引擎时间推进，读取人机交互命令，判断是否结束仿真，如果不结束仿真则顺序执行Agent决策模型，Agent交互模型和Agent执行模型，模型运算后，更新所有Agent实体状态，对更新后的实体状态进行三维渲染，之后进入到下一个仿真循环。

(七)综合态势显示与控制模块

综合态势显示与控制模块程序框架线程模式如图11所示。该模块的主要功能为在多Agent仿真运行的过程中对仿真运行态势进行三维态势的显示，并能够根据需要进行观察控制，具体功能包括：三维装备模型的读取与渲染、三维环境数据的读取与渲染、根据仿真推演进行更新三维实体状态、通过键盘控制进行漫游观察、通过按钮控制进行垂直俯视观察和通过列表跟踪具体实体观察。

实时渲染程序，采用Microsoft Visual Studio.NET 2003开发环境，基于MFC的单文档应用程序类型进行开发，采用Vega Prime API进行渲染。实时渲染程序最核心的两个功能就是三维图形的渲染和视点的自由漫游，三维图形的实时渲染通过一个Vega Prime渲染线程实现，视点的自由漫游通过设计并实现一个MyObserver对象类，封装vpObserver功能类进行实现。

Vega Prime渲染线程的实现部分代码如下：

(八)仿真数据记录回放模块

为实现在任意时间点回放仿真过程同时最大限度的减少数据量的目的，记录三种数据，第一种数据为仿真初始态势数据，直接使用作战想定设置模块读取的数据文件中的数据，并将其存储为二进制数据，便于快速访问；第二种数据为Agent实体状态改变数据，记录状态改变的时间和状态改变的结果，单独存储为二进制数据文件，每一条状态改变记录数据格式为：{Double Msecons；Int AgentID；Int ChangeToState}。第三种数据为Agent交互事件数据，记录交互事件发生的时间，Agent交互事件的发起Agent和接 收Agent以及交互事件类型和属性参数，每一条交互记录数据格式为：{Double Msecons；Int fromAgentID；Int toAgentID；Int interType；Data*prop}。读取仿真数据进行记录回放的算法过程如附图12所示。首先读取开始回放时间点，而后读取作战仿真初始态势，包括所有作战实体的初始状态，战场环境初始状态等，之后，读取所有回放开始时间点前的Agent实体状态数据，将所有Agent实体状态至与该起始时刻，开始仿真推进，读取Agent之间的交互数据，根据模型产生Agent之间的交互行为，继续时间推进，直到仿真按照条件结束。

以上的具体实施方式仅为本创作的较佳实施例，并不用以限制本创作，凡在本创作的精神及原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本创作的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于Agent行动图的作战建模方法，其特征在于：包括实际作战系统分析方法、作战系统概念建模方法、Agent交互算法建模方法以及作战系统仿真建模方法，其中：

实际作战系统分析方法：依据系统组成要素表模版、系统结构图模板、系统要素活动描述模板，分别建立实际作战系统的描述文档，完成系统分析的功能；

作战系统概念建模方法：依据实际作战系统分析文档，采用Agent行动图对作战系统进行概念建模，Agent行动图包括了Agent实体组织结构图、Agent实体能力属性图、单Agent实体行动图和多Agent实体行动图；

Agent交互算法建模方法：使用思维动作算法模块、指挥动作算法模块和执行动作算法模块，以图形化流程图的方式对Agent交互算法进行建模；

作战系统仿真建模方法：将Agent行动图所描述的体系结构和交互关系转化为Agent实体模板，通过Agent实体模板，直接生成可执行的仿真程序代码，生成作战系统仿真模型。

2.如权利要求1所述的基于Agent行动图的作战建模方法，其特征在于：所述Agent行动图由组织结构图、能力属性图、单Agent行动图和多Agent行动图组成，每一种图形设计了自身的符号体系。

3.一种基于Agent行动图的作战仿真系统，其特征在于：包括实际作战系统分析模块、可视化概念建模模块、可视化算法建模模块、仿真模型自动生成模块、作战想定设置模块、仿真引擎模块、综合态势显示与控制模块和仿真数据记录回放模块，其中：

实际作战系统分析模块：采用本发明所确立的实际作战系统分析方法，对实际作战系统进行模板描述，建立系统组成要素表、系统结构图和系统要素活动文档；

可视化概念建模模块：基于实际作战系统分析模块所建立的各种文档，采用本发明所确立的Agent行动图可视化建模描述方法，采用人机交互的方式，建立Agent实体组织结构图、Agent实体能力属性图、单Agent实体行动图和多Agent实体行动图；

可视化算法建模模块：在基于Agent行动图概念建模的基础上，对Agent行动图中所体现的Agent与战场环境之间，Agent与Agent之间的交互算法进行建模，通过人机交互方式，使用系统所建立的思维动作算法模块库、指挥动作算法模块库、执行动作算法模块库和逻辑流程模块库，以可视化编程的形式，对所涉及的各种算法进行建模；

仿真模型自动生成模块：将Agent行动图所建立的概念模型，转化为Agent实体模板，通过Agent实体模板转化为可执行的Agent实体仿真代码，与算法模型相结合，生成为最终的仿真模型；

作战想定设置模块：依据具体的仿真实验目标，根据作战想定内容，使用该模块，分别设置战场环境、作战双方作战任务等数据内容，为仿真实验提供作战背景条件；

仿真引擎模块：依据作战想定设置模块设定的作战背景条件，对仿真模型进行仿真推演，可以设定不同的时间步长，通过多Agent之间的交互行为，产生仿真结果数据；

综合态势显示与控制模块：该模块的主要功能为在多Agent仿真运行的过程中对仿真运行态势进行三维态势的显示，并能够根据需要进行观察控制，具体功能包括：三维装备模型的读取与渲染、三维环境数据的读取与渲染、根据仿真推演进行更新三维实体状态、通过键盘控制进行漫游观察、通过按钮控制进行垂直俯视观察和通过列表跟踪具体实体观察；

仿真数据记录回放模块：将仿真引擎模块在仿真推演过程中所产生的Agent交互事件和状态改变数据进行记录、保存和回放。