基于联盟的军事行动规划：集成决策辅助系统中的对抗推理算法
人工智能
2016-01-25 v1
摘要
使用基于知识的规划工具有助于缓解由多个不同方在对抗环境中规划复杂行动所面临的挑战。我们以 CADET 系统为例探讨这些挑战及基于知识工具的潜在贡献，该系统是一种能够自动（或在人类指导下）生成具有真实细节与复杂程度的作战计划的基于知识的工具。在进行的实验中，它表现优于人类规划者。交错进行的规划、调度、路由、损耗与消耗过程构成了该工具的计算方法。从联盟行动视角，此类工具为快速同步属于多个组织（可能具有不同条令与交战规则）的异构资产的动作与行动提供了重要辅助。本文中，我们讨论该工具的功能，简要概述技术方法与实验结果，并勾勒此类工具的潜在价值。
引用
@article{arxiv.1601.06069,
title = {Coalition-based Planning of Military Operations: Adversarial Reasoning Algorithms in an Integrated Decision Aid},
author = {Larry Ground and Alexander Kott and Ray Budd},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.06069},
year = {2016}
}
备注
A version of this paper appeared in proceedings of the 2002 International Conference on Knowledge Systems for Coalition Operations (KSCO)