集中兵力

摘要： 1941年秋,日军华北司令部集中兵力,对晋察冀抗日根据地进行规模空前的大“扫荡”。9月25日,驻扎在狼牙山周围界安、龙门庄、北楼山、营头的敌人约3500多人,在飞机大炮的掩护下,分九路向狼牙山发起进攻。当天,驻扎在狼牙山的八路军,在连续打退敌人10多次进攻以后,决定留下宋学义所在的第七连第六排第二班掩护主力和群众转移。

摘要： A国的境内有一座金矿,B国国王经常派兵攻打A国,妄图争夺这座金矿。这天,B国又集中兵力攻打A国。A国国王迅速派出大将军去抵挡B国的进攻,战斗持续了三天三夜。虽然B国没有攻陷A国,但是A国的粮草、兵力明显不足了,A国的国王准备派使者前往C国求援。

摘要： 95969部队上甘岭特功八连荣誉室内珍藏着一面“英勇顽强功勋卓著”锦旗,它饱经岁月的洗礼,向人们诉说着那段可歌可泣的英雄历史。1952年10月14曰,以美国为首的联合国军集中兵力,向面积仅为3.7平方公里的上甘岭地域发起了自朝鲜战争开战以来最为猛烈的“金化攻势”。10月18日,八连接受反击597.9高地任务。在缺水少粮的情况下,他们积极开展冷枪冷炮和小部队出击作战,誓死坚守坑道14昼夜,最终将穿有381个弹孔的战旗插上了上甘岭主峰。在此次战役中,八连参战138人,先后从16个单位补充了355人,伤亡254人,以歼敌1765人的辉煌战绩,荣立集体特等功,被志愿军第三兵团授予“英勇顽强功勋卓著”锦旗一面。

摘要： 漳州有着悠久、光荣的革命历史,曾经多次发生对中国革命进程产生重大影响的事件,红军进漳就是其中之一,在党的光辉历史上写下浓墨重彩的一笔。1932年4月,毛泽东主席率领中国工农红军东路军攻克漳州,在政治上、军事上、经济上取得了全面胜利,对巩固闽西苏区,发展闽南革命新局面,起着重要的作用。它是第二次国内革命战争时期,中央红军远离根据地,集中兵力外线作战,攻打中等城市的一次成功的战例,也是毛泽东军事思想的一次伟大胜利。89年过去了,漳州依然流传着许多可歌可泣的革命故事,保留了许多记录那段红色历史的遗址遗迹,红色基因一代一代承续,历久弥新。

摘要： 1941年至1943年,日军集中兵力对中共领导的敌后抗日根据地进行大规模“扫荡”,企图摧毁敌后战场的各级指挥机关、八路军和新四军主力部队和主要后方基地。在同一地区有时反复“扫荡”达三四个月之久,并且实行烧光、杀光、抢光的“三光”政策,甚至施放毒气和进行细菌战,制造无人区。在极其艰苦的反“扫荡”、反“清乡”作战中,敌后军民创造了很多极为有效的歼敌方法,如麻雀战、地道战、地雷战、破袭战等。

摘要： 本发明公开基于改进行为树的兵力实体行为仿真元建模方法，方法包括：制定行为树模型xml描述规范，建立仿真行为建模工具，输出行为树模型xml文件；改进行为树，构建仿真行为树框架；对行为树节点设置前置条件，通过行为树节点、行为树节点间多叉树结构关系与前置条件组成行为决策规则；构建动作器模型；基于仿真行为树框架、行为决策规则表示与动作器模型构建按流程生成兵力实体行为仿真模型。本发明从模型规范、行为树和有向图技术的角度为兵力实体行为元建模与仿真提供了有效解决方法，解决了仿真平台/引擎的行为建模底层技术细节不可见、模型参数配置不灵活的问题,可广泛应用于装备保障行为仿真建模、作战行为仿真建模等方向。

摘要： 本发明公开了一种基于作战仿真的智能兵力关联方法，包括目标‑载荷关联、载荷‑平台关联、兵力编组生成、信息流程部署。本发明的有益效果是：采用智能“反算”方式，从给定的具体作战目标清单，综合任务分析、目标研判结果和作战要求、打击效果等，推算选择可使用的具体载荷，再由所需载荷的型号和数量需求关联匹配现有可用作战平台，形成所需兵力集合方案，通过优选算法和关联机场、无人作战平台数据，智能推算出任务兵力编组，视情结合实际兵力运用情况，调整优化后形成合理兵力编组。整个流程由目标输入，经智能推算后形成编组输出，每个环节均支持人工调整参数，辅助快速生成“目标‑载荷‑平台‑编组”关联方案，为作战行动规划提供基础。

摘要： 一种基于计算机生成兵力的无人机自主作战系统，涉及体系对抗仿真技术领域,针对现有技术中无人机作战模型信息处理精度低，进而导致可信度差、自主性能体现不全面的问题，包括：感知模块层、决策模块层和操作模块层，本申请针对不同作战任务，对态势感知造成影响的信息或事件是复杂且相互耦合的，当的取值为人为给定时，当前时刻的态势信息即会出现误差，并且在时间区间内，误差会呈现出单调递增的趋势。所设计自适应感知度模型可以解决无人机态势感知度的误差问题，提高信息处理精度与作战效能。

摘要： 本申请涉及一种基于效用性的兵力配系网络生成方法。所述方法包括：根据任务逻辑节点和任务组织节点的层级匹配结果得到任务逻辑网络和任务组织网络间的映射关系，根据任务逻辑节点和任务功能节点的节点功能匹配结果得到任务逻辑网络和任务功能网络间的映射关系。根据任务组织网络、任务逻辑网络和任务功能网络间的映射关系，得到对应的兵力配系节点和节点关系数据，根据兵力配系节点和节点关系数据生成对应的兵力配系网络。上述方法按照“目的‑方法‑手段”分析框架将作战概念分配到“任务域‑组织域‑功能域”进行能力要素设计，将三个领域的能力要素方案聚合为兵力单元，各兵力单元进行协同关联和量化配属，形成网络化的兵力配系方案。

摘要： 基于偏差聚类的快速兵力能力认知与组合数量优化方法，包括步骤一，预设场景，针对不同作战单元和不同的场景，预设不同场景下所需的不同兵力组合，并形成各兵力组合的战力分布直方图；步骤二，获取当前战场态势；步骤三，对聚类问题建模，形成聚类问题模型；步骤四：将聚类问题模型修改为一个具有约束拉普拉斯秩的二部图划分问题；步骤五：采用交替优化的方法求解所述二部图划分问题，得到最优的兵力组合，完成基于偏差聚类的快速兵力能力认知与组合数量优化。本发明可同时求解多个聚类结果，可以对聚类中心实时调整，并将多均值聚类问题形式化为一个优化问题，使用交替优化的方法求解该问题。本方法比现有的多均值方法具有更好的性能。

摘要： 本发明公开基于改进行为树的兵力实体行为仿真元建模方法，方法包括：制定行为树模型xml描述规范，建立仿真行为建模工具，输出行为树模型xml文件；改进行为树，构建仿真行为树框架；对行为树节点设置前置条件，通过行为树节点、行为树节点间多叉树结构关系与前置条件组成行为决策规则；构建动作器模型；基于仿真行为树框架、行为决策规则表示与动作器模型构建按流程生成兵力实体行为仿真模型。本发明从模型规范、行为树和有向图技术的角度为兵力实体行为元建模与仿真提供了有效解决方法，解决了仿真平台/引擎的行为建模底层技术细节不可见、模型参数配置不灵活的问题,可广泛应用于装备保障行为仿真建模、作战行为仿真建模等方向。

摘要： 本发明公开了一种基于改进兰彻斯特方程的卫星集群兵力分配方法，其中，所述方法包括：对卫星集群作战结果的影响对兰彻斯特方程进行改进处理，获得改进兰彻斯特方程；基于改进兰彻斯特方程对红蓝双方各卫星集群重要程度进行加权，获得红蓝双方总实力；基于红蓝双方总实力确定目标函数，构建优化模型，设定优化目标为任务结束时刻蓝方剩余实力与红方剩余实力之差，约束条件为改进兰彻斯特方程，并将兵力分配求解问题转化为非线性规划问题；基于序列二次规划算法对所述非线性规划问题进行求解，获得所述目标函数的最小目标结果并作为红方最优兵力分配策略。在本发明实施例中，可以快速得到多个阶段最优兵力分配策略。

摘要： 本发明公开了一种基于离在线训练结合的兵力行为决策模型加速构建方法，属于计算机生成兵力对抗决策技术领域。提出一种基于专家样本重用机制进行离线数据集构建的方法，支撑后续的离线行为克隆和在线强化学习过程；提出一种离线预训练机制，利用专家交互数据集，结合行为克隆算法，避免与底层仿真环境的交互，得到一个表现较优秀的初始策略；提出基于专家示例样本增强机制的在线训练方法，定期进行策略评估，在线强化学习在初始策略内涵知识的基础上完成策略提升。本发明的技术方案，能够有效加快模型调优进程，快速得到预期水平的兵力行为决策模型，同时纠正行为克隆算法可能存在的级联误差问题。

摘要： 本发明提供了一种面向兵力对抗强化学习的奖励生成及优化方法，首先从已有的基于经验规则推理的人类专家策略与仿真环境的实际交互示例出发，利用逆向强化学习方法反推出专家策略中隐含的奖励函数基本结构，从而在较粗粒度上确定面向具体复杂兵力决策任务的原生奖励函数的基本形式；然后基于在奖励重塑的思想基础上进行奖励函数的优化：一方面引入内在鼓励探索机制，引导兵力智能体在足够新颖的对抗状态上获取额外奖励，以增加奖励信号的稠密度和有效性；另一方面将多步序列上的累计奖励作为奖励计算单元，增加奖励信号的稳定性。

摘要： 本申请涉及一种面向涌现性的兵力网络安全性、适变性方案生成方法。所述方法包括：获取当前的兵力配系网络中同时连接同级指挥边、上级指挥边和下级指挥边的兵力配系节点，将其设置为价值生成单元。由价值生成单元获取兵力配系网络的任务变化数据，并将生成的态势变化预测矢量输入兵力配系网络适变模型得到对应的备选适变方案包及其适变代价值。由价值生成单元根据适变代价值选择适变方案包进行当前兵力配系网络的适变过程。涌现性是由体系的组分系统按照体系架构相互作用而产生的一种体系的整体效应。本申请能够在支撑态势变化的情况下对兵力配系和运用进行自适应调整，基于价值生成单元实现抑制有害涌现和引导有益涌现的效果。