一种基于多智能体系统的模拟作战资源管理系统和方法,包括多智能体系统层、环境模拟层以及管理决策层;侦察智能体通过多个传感器采集多源战场环境数据,多源数据融合模块将侦察智能体获取的多源战场环境数据通过生成战场融合数据;战场态势分析模块根据战场融合数据进行战场态势分析,决策建议模块用于根据战场态势分析结果生成多层次决策树并发送至所述指挥智能体生成模拟作战资源管理方案,所述火力智能体和保障智能体执行模拟作战资源管理方案,本技术通过多智能体系统的协同和自治、多源数据融合和多层次决策树,实现了作战资源的实时动态管理,提升资源利用效率。
背景技术
现代战争中的作战资源管理是一个复杂且动态的过程,传统的静态管理方法已无法满足现代化作战需求。随着战场环境的复杂化和不确定性增加,现代作战对资源管理的要求也越来越高。传统的资源管理方法依赖于人工决策和集中式控制,难以应对动态变化的战场态势。
现有技术一、利用集中式数据库系统通过集中化的数据存储和处理,实现了对作战资源的管理,集中式系统结构简单,数据集中存储,易于管理和维护;然而,这种方式主要依靠人工输入和更新数据,存在响应速度慢、数据实时性差等问题,尤其在高强度和高频次的数据更新需求下,集中式系统的处理能力明显不足,导致数据实时性差和决策滞后,在处理大量实时数据时表现出明显的性能瓶颈,无法满足现代化作战的高频次数据更新需求。
集中式资源管理系的主要实现方式包括数据采集模块、数据存储模块和数据分析模块。数据采集模块通过传感器获取战场信息,数据存储模块集中管理这些信息,数据分析模块进行信息处理和决策支持。现有的集中式资源管理系统通过数据采集模块获取战场信息,并将这些信息集中存储在数据库中。数据分析模块对存储的数据进行处理,生成决策支持信息。然而,这种方式在数据更新和处理速度上存在明显的瓶颈,无法满足现代作战的实时性和高效性要求。
现有技术二、一些先进的作战资源管理系统开始引入分布式数据库和初步的智能化分析技术,分布式数据库技术通过数据的分散存储和处理,提高了系统的扩展性和容错能力,但在智能化协作和实时动态管理方面仍然不足。
分布式数据库技术的实现方案包括分布式数据存储、数据同步机制和基本的智能分析模块,通过这些模块的协同工作实现数据的分布式管理和初步的智能化处理。分布式数据库系统通过将数据存储在多个节点上,实现了数据的分散管理和处理。这种方式在一定程度上提高了系统的扩展性和容错能力,减少了单点故障的风险。然而,在智能化协作和实时动态管理方面,现有技术仍然存在不足,难以满足复杂战场环境下的需求。
因此,现有技术存在的问题,有待于进一步改进和发展。
实现思路