《通过人工智能和战场数字孪生增强军事行动：贝叶斯优化、遗传算法和强化学习的整合》最新报告

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本文介绍了在战场数字孪生框架内使用贝叶斯优化（BO）、遗传算法（GA）和强化学习（RL）等先进技术优化军事行动的综合方法。研究重点关注三个关键领域：防御作战中的部队部署、火力支援规划和下属单位的任务规划。在部队部署方面，BO 用于根据战场指标优化营的部署，其中汤普森采样获取函数和周期核取得了优异的结果。在火力支援规划中，采用了 GA 来最小化威胁水平和射击时间，解决了资源有限条件下的资源受限项目调度问题（RCPSP）。最后，为任务规划开发了一个 RL 模型，该模型结合了多智能体强化学习 (MARL)、图注意网络 (GAT) 和层次强化学习 (HRL)。通过模拟战场场景，RL 模型展示了其生成战术演习的有效性。这种方法使军事决策者能够在复杂环境中提高行动的适应性和效率。研究结果强调了这些优化技术在支持军事指挥和控制系统 ………………………………