基于计算智能的军事冲突建模 9787118105285 国防工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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南非马瓦拉，意拉贾左，程国建，穆纪芳，强 著

图书标签:

• 计算智能
• 军事建模
• 冲突分析
• 国防科技
• 仿真技术
• 人工智能
• 运筹学
• 系统工程
• 战争游戏
• 决策支持

店铺： 北京文博宏图图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118105285

商品编码：28603584672

包装：平装

出版时间：2016-04-01

基本信息

书名：基于计算智能的军事冲突建模

定价：79.00元

作者：(南非)马瓦拉,(意)拉贾左,程国建,穆纪芳,强

出版社：国防工业出版社

出版日期：2016-04-01

ISBN：9787118105285

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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马瓦拉、拉贾左*的《基于计算智能的军事冲突 建模》通过利用计算智能的军事冲突建模，探讨了计 算智能方法在冲突建模中的应用。传统的冲突建模以 博弈论为基础。当需要处理三个以上参与者的博弈， 以及克服博弈论内在的局限性时，利用计算智能的冲 突建模就成为我们的**。
国际军事争端定义为两国或多国之间的一组摩擦 互动，这可能导致军事力量的炫耀、武力威胁或者明 确地使用武力。这些摩擦互动可能会以和平或战争收 尾。本书研究了关键变量之间的关系以及对两国之间 冲突的风险进行建模。这些关键变量包括，同盟国一 一衡量军事同盟存在与否，近邻国一一衡量国家之间 是否共享一个共同的边界，以及军事大国——衡量其 中一个或两个国家是否都是军事大国。
利用计算智能的军事冲突建模采用各种多层感知 神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、神经模糊模型 、粗糙集模型、神经粗糙集模型以及优化的粗糙集模 型等实施工具来创建给定变量之间存在冲突风险的评 估模型。其次，这些模型用来研究每个变量对冲突风 险的敏感性。此外，也提出了一个如何使用这些模型 来达成“和平”可能性的框架。*后，还论及了冲突 建模的一些新兴主题并提出下一步工作要点。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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现代战争的复杂性与决策支持：构建面向未来安全挑战的理论与实践框架 图书简介 在当前瞬息万变的全球安全格局中，军事冲突的形态正经历着深刻的演变。传统基于经验和线性推演的冲突分析方法，越来越难以捕捉现代战争中非线性、高耦合、多因素交织的复杂性。本专著旨在系统性地探讨如何利用先进的计算科学、决策理论与系统工程方法，构建更加精细、鲁棒且富有洞察力的军事冲突建模与模拟（Modeling and Simulation, M&S）框架，以期为高级战略规划、作战指挥以及态势感知提供坚实的理论基础与决策支持工具。 第一部分：复杂战争环境的理解与挑战 1.1 现代冲突的本质特征与建模困境 现代军事冲突不再是简单的力量对比和点对点对抗，而是高度依赖信息、认知域、时间和空间融合的复杂适应系统（Complex Adaptive Systems, CAS）。本部分首先深入剖析了这种复杂性： 信息超载与认知失调： 战场信息流的爆炸性增长，使得决策者面临“信息饱和”而非“信息不足”的挑战。我们探讨了如何通过信息融合、知识表示和不确定性管理技术，构建能有效筛选、关联并解释海量异构数据的模型。 人机共融的决策环路： 随着人工智能技术在指挥控制系统中的深度嵌入，人与机器的协同决策成为新的焦点。模型的有效性不仅取决于其预测精度，更取决于其对人类直觉与理性判断的补充和增强能力。本章详细分析了人机交互界面设计、信任度量以及决策责任分配在模型构建中的关键性。 多域集成与跨域效应： 冲突已扩展至陆、海、空、天、网、电磁频谱等多个物理和虚拟域。模型必须能够准确模拟跨域信息传递的时延、耦合作用和非预期后果，例如网络攻击对物理系统的连锁反应。 1.2 现有建模范式的局限性 传统建模方法（如基于规则的专家系统或简化的概率模型）在处理高维变量、涌现行为和突发事件时表现出明显的局限性。我们对当前主流的军事推演、战役模拟框架进行了批判性审视，着重指出其在处理认知博弈、战略意图推断以及长时间序列预测方面的不足。重点讨论了如何从“描述性”建模向“预测性”和“规范性”建模的转变。 第二部分：构建面向认知的决策支持系统 2.1 基于代理的模型（Agent-Based Modeling, ABM）在冲突演化中的应用 ABM被认为是模拟复杂系统动态行为的有力工具。本章将重点介绍如何利用ABM来刻画不同作战实体（从单兵到战略指挥部）的异质性、局部交互规则以及学习能力。 异质性代理的设计： 建立具有不同风险偏好、信息获取能力和效能函数的代理群体。这包括对“意图”和“信念”的层次化建模，区分程序性（Procedural）和适应性（Adaptive）决策。 涌现行为的捕捉与分析： 模拟群体行为（如集群攻击、非对称抵抗）如何从底层代理的简单互动中自然涌现。我们将展示如何通过控制参数的微小变化，观察全局状态的剧烈转变（相变），这对预警和干预至关重要。 红蓝双方的博弈论视角： 结合演化博弈论，分析在信息不完备条件下，双方策略选择的动态演化路径，而非仅仅停留在纳什均衡的静态分析。 2.2 态势感知与不确定性量化 成功的军事决策依赖于对战场态势的准确感知，然而这种感知总是伴随着不确定性。 证据理论与模糊集： 探讨如何使用Dempster-Shafer理论（证据理论）和模糊逻辑来处理来源于传感器、情报报告中固有的不确定性和冲突信息。这比传统的贝叶斯概率模型更能适应“我们不知道我们不知道什么”的情况。 因果推断与反事实分析： 引入结构因果模型（SCM）来明确区分相关性与因果性。这使得模型不仅能预测“会发生什么”，还能回答“如果采取X行动，结果会如何变化”（反事实分析），极大地增强了模型的解释性和规划性。 第三部分：模型验证、评估与部署实践 3.1 模型的置信度与可信性评估 任何用于军事决策的模型都必须具备高水平的可信度。本部分将构建一个严格的验证与确认（Verification and Validation, V&V）流程： 跨模型对比与校准： 强调“模型即实验”的理念，利用多种不同原理的模型进行交叉验证，并结合历史战例数据（如果可用）或专家经验数据进行参数校准。 敏感性分析与边界测试： 系统性地探索模型输出对输入参数变化的敏感程度，识别模型的“黑箱”区域，确保模型在极端或非预期输入条件下不会产生灾难性的错误预测。 3.2 实时决策支持与人机协作界面 最终的价值在于模型如何融入实时的指挥信息系统。 快速重构与情景生成： 针对突发事件，模型需要具备快速适应新信息并生成多组合理情景的能力。我们探讨了基于机器学习的快速情景生成算法，用以取代耗时的人工情景构建。 可视化与可解释性AI（XAI）： 决策者需要“信任”模型输出，这要求模型不仅给出答案，还要解释做出该答案的逻辑链条。本章提出了一套结合可视化分析和因果路径图的可解释性框架，将复杂的计算结果转化为指挥官可理解的战略洞察。 结语 本书的构建目标，是为军事决策者、安全分析师以及系统工程师提供一套从理论基础到工程实践的完整工具箱，以应对日益复杂且充满非线性特征的未来冲突环境。它强调的不是单一算法的优越性，而是对复杂系统思维、严谨的验证流程以及人机协同决策环境的系统性重构，从而提升认知优势，确保战略主动性。

评分☆☆☆☆☆

这本《基于计算智能的军事冲突建模》我是在一次学术会议上偶然听到的，虽然我并非直接从事军事建模的科研人员，但对计算智能的应用前景一直保持着浓厚的兴趣。听介绍时，我被它将复杂的军事冲突转化为可量化、可计算的模型，并利用人工智能的强大分析能力来预测、评估甚至优化决策的过程深深吸引。想象一下，那些曾经只能依靠经验判断的战场局势，如今可以通过精密的算法来剖析，找出潜在的薄弱环节，预测对手的行动，甚至模拟不同战术的有效性。这种从“经验主义”向“科学主义”的转变，无疑是军事领域的一大飞跃。我尤其好奇的是，书中是如何将不同领域的计算智能方法，比如模糊逻辑、神经网络、遗传算法等，巧妙地融合到军事冲突的各个层面，从宏观的战略博弈到微观的单兵作战，都能找到对应的建模思路。我设想，这或许能为军事指挥官提供前所未有的洞察力，帮助他们在瞬息万变的战场上做出更明智、更及时的决策。而且，随着大数据时代的到来，海量军事信息的处理和分析将变得至关重要，这本书所探讨的计算智能建模技术，很可能就是解锁这些信息潜力的关键。我期待书中能有详实的研究案例和严谨的理论推导，让我能够更深入地理解这些前沿技术在军事领域的实际落地。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对科技发展及其社会影响保持高度关注的普通读者，我在浏览书店时，被《基于计算智能的军事冲突建模》这本书吸引住了。虽然我对军事细节并不太了解，但“计算智能”和“建模”这两个词汇，让我联想到了一场正在悄然发生的科技革命，它正在深刻地改变着我们认识世界和解决问题的方式。我好奇的是，这本书是如何将看似抽象的“计算智能”——那些我们经常在新闻中听到的机器学习、深度学习等技术——与“军事冲突”这种充满着不确定性和复杂性的现实场景结合起来的。我设想，这本书可能在讲述如何利用人工智能来分析海量的历史军事数据，从而找出战争的规律和趋势；或者如何构建虚拟战场，让智能体在其中进行模拟演习，从而评估不同策略的优劣；甚至可能是在探讨如何利用计算智能来预测冲突的爆发和发展，从而为和平解决争端提供科学依据。我特别想知道，书中是如何处理那些难以量化的因素，比如士气、决心、意外事件等，并将它们纳入到数学模型中进行分析的。我期待这本书能够以一种相对易懂的方式，向我展示计算智能在军事领域应用的广阔前景，并让我对这种技术的力量有一个更直观的认识。

评分☆☆☆☆☆

收到这本《基于计算智能的军事冲突建模》的时候，我正处于一个对模拟仿真技术感到瓶颈的阶段。我主要的研究方向是城市交通流量预测，虽然与军事冲突相去甚远，但模型构建的思路和算法的运用却有着共通之处。在交通领域，我们经常面临着非线性的、多因素耦合的复杂系统，如何准确地预测流量变化、评估不同管制策略的效果，是长期以来研究的难点。我了解到这本书的核心在于“计算智能”，这让我联想到了一些机器学习的算法，它们在处理海量数据和发现隐藏模式方面表现出色。我猜想，书中一定有详细介绍如何将这些算法应用于军事冲突的模拟，例如，如何构建一个能够模拟不同部队兵种、装备、战术以及战场环境相互作用的模型。更让我感兴趣的是“冲突”这个概念本身，它背后涉及的博弈论、决策科学等，与交通拥堵的形成和缓解在某种程度上有着相似的逻辑。如果书中有提到如何利用计算智能来模拟冲突的动态演变，分析其关键驱动因素，并尝试找出最优的干预措施，那对我自己的研究将会有极大的启发。我希望书中能够提供一些跨领域的通用性方法论，即使具体应用场景不同，其背后解决复杂系统建模和优化的思想，或许能够为我打开新的思路。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的学生，正在攻读人工智能专业，对计算智能的各种前沿应用都非常感兴趣。在寻找可以深入学习的课题时，我偶然发现了这本《基于计算智能的军事冲突建模》。军事领域一直以来都被认为是传统且保守的，但随着科技的发展，人工智能正在以前所未有的速度渗透到各个角落。我了解到，计算智能，特别是深度学习和强化学习等技术，在处理复杂、动态、不确定性强的环境方面有着天然的优势，而军事冲突恰恰具备这些特征。我非常好奇书中是如何将这些先进的计算智能算法应用于军事冲突的建模过程中的。例如，是否会用到强化学习来训练智能体进行战术决策，或者使用图神经网络来模拟部队之间的相互作用和通信？我对书中提到的“建模”这个过程非常感兴趣，它不仅仅是搭建一个模型，更重要的是如何将现实世界的复杂性抽象化、数据化，并输入到智能算法中进行学习和预测。我也想知道，书中是如何处理“冲突”这个高度不确定的概念的，是将其视为一个游戏，还是一个需要不断演进的系统？我希望书中能够提供一些清晰的算法原理和实现方法，让我这个学生能够更好地理解并可能在未来的研究中借鉴。

评分☆☆☆☆☆

最近一直在关注人工智能在各个领域的应用，特别是那些对国家安全和社会发展具有深远影响的领域。这本《基于计算智能的军事冲突建模》吸引我的原因，在于它触及了一个非常敏感但又至关重要的议题。军事冲突的建模，在我看来，不仅仅是理论上的推演，更是对未来可能发生的潜在冲突进行预警和准备的重要手段。计算智能的引入，意味着我们可以摆脱过去那种相对静态、依赖大量假设的建模方式，转而利用动态、自适应、能够从数据中学习的智能系统。我非常好奇书中是如何定义“冲突”这个复杂概念的，它可能包含了哪些维度？是纯粹的军事对抗，还是会涉及到政治、经济、信息等多种因素的交织？而计算智能又能在其中扮演怎样的角色？是预测战局走向，还是评估不同战略的风险与收益，抑或是辅助指挥员进行决策？我期待书中能有关于如何构建这种多模态、多层次的计算智能模型的技术细节，例如，数据来源、特征提取、模型训练和验证等环节。同时，我也想了解书中是否有涉及伦理和安全方面的讨论，毕竟，在军事领域应用如此强大的技术，必须谨慎对待其潜在的风险。