基於計算智能的軍事衝突建模 9787118105285 國防工業齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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南非馬瓦拉，意拉賈左，程國建，穆紀芳，強 著

圖書標籤:

• 計算智能
• 軍事建模
• 衝突分析
• 國防科技
• 仿真技術
• 人工智能
• 運籌學
• 係統工程
• 戰爭遊戲
• 決策支持

店鋪： 北京文博宏圖圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118105285

商品編碼：28603584672

包裝：平裝

齣版時間：2016-04-01

基本信息

書名：基於計算智能的軍事衝突建模

定價：79.00元

作者：(南非)馬瓦拉,(意)拉賈左,程國建,穆紀芳,強

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2016-04-01

ISBN：9787118105285

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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馬瓦拉、拉賈左*的《基於計算智能的軍事衝突 建模》通過利用計算智能的軍事衝突建模，探討瞭計 算智能方法在衝突建模中的應用。傳統的衝突建模以 博弈論為基礎。當需要處理三個以上參與者的博弈， 以及剋服博弈論內在的局限性時，利用計算智能的衝 突建模就成為我們的**。
國際軍事爭端定義為兩國或多國之間的一組摩擦 互動，這可能導緻軍事力量的炫耀、武力威脅或者明 確地使用武力。這些摩擦互動可能會以和平或戰爭收 尾。本書研究瞭關鍵變量之間的關係以及對兩國之間 衝突的風險進行建模。這些關鍵變量包括，同盟國一 一衡量軍事同盟存在與否，近鄰國一一衡量國傢之間 是否共享一個共同的邊界，以及軍事大國——衡量其 中一個或兩個國傢是否都是軍事大國。
利用計算智能的軍事衝突建模采用各種多層感知 神經網絡、貝葉斯網絡、支持嚮量機、神經模糊模型 、粗糙集模型、神經粗糙集模型以及優化的粗糙集模 型等實施工具來創建給定變量之間存在衝突風險的評 估模型。其次，這些模型用來研究每個變量對衝突風 險的敏感性。此外，也提齣瞭一個如何使用這些模型 來達成“和平”可能性的框架。*後，還論及瞭衝突 建模的一些新興主題並提齣下一步工作要點。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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現代戰爭的復雜性與決策支持：構建麵嚮未來安全挑戰的理論與實踐框架 圖書簡介 在當前瞬息萬變的全球安全格局中，軍事衝突的形態正經曆著深刻的演變。傳統基於經驗和綫性推演的衝突分析方法，越來越難以捕捉現代戰爭中非綫性、高耦閤、多因素交織的復雜性。本專著旨在係統性地探討如何利用先進的計算科學、決策理論與係統工程方法，構建更加精細、魯棒且富有洞察力的軍事衝突建模與模擬（Modeling and Simulation, M&S）框架，以期為高級戰略規劃、作戰指揮以及態勢感知提供堅實的理論基礎與決策支持工具。 第一部分：復雜戰爭環境的理解與挑戰 1.1 現代衝突的本質特徵與建模睏境 現代軍事衝突不再是簡單的力量對比和點對點對抗，而是高度依賴信息、認知域、時間和空間融閤的復雜適應係統（Complex Adaptive Systems, CAS）。本部分首先深入剖析瞭這種復雜性： 信息超載與認知失調： 戰場信息流的爆炸性增長，使得決策者麵臨“信息飽和”而非“信息不足”的挑戰。我們探討瞭如何通過信息融閤、知識錶示和不確定性管理技術，構建能有效篩選、關聯並解釋海量異構數據的模型。 人機共融的決策環路： 隨著人工智能技術在指揮控製係統中的深度嵌入，人與機器的協同決策成為新的焦點。模型的有效性不僅取決於其預測精度，更取決於其對人類直覺與理性判斷的補充和增強能力。本章詳細分析瞭人機交互界麵設計、信任度量以及決策責任分配在模型構建中的關鍵性。 多域集成與跨域效應： 衝突已擴展至陸、海、空、天、網、電磁頻譜等多個物理和虛擬域。模型必須能夠準確模擬跨域信息傳遞的時延、耦閤作用和非預期後果，例如網絡攻擊對物理係統的連鎖反應。 1.2 現有建模範式的局限性 傳統建模方法（如基於規則的專傢係統或簡化的概率模型）在處理高維變量、湧現行為和突發事件時錶現齣明顯的局限性。我們對當前主流的軍事推演、戰役模擬框架進行瞭批判性審視，著重指齣其在處理認知博弈、戰略意圖推斷以及長時間序列預測方麵的不足。重點討論瞭如何從“描述性”建模嚮“預測性”和“規範性”建模的轉變。 第二部分：構建麵嚮認知的決策支持係統 2.1 基於代理的模型（Agent-Based Modeling, ABM）在衝突演化中的應用 ABM被認為是模擬復雜係統動態行為的有力工具。本章將重點介紹如何利用ABM來刻畫不同作戰實體（從單兵到戰略指揮部）的異質性、局部交互規則以及學習能力。 異質性代理的設計： 建立具有不同風險偏好、信息獲取能力和效能函數的代理群體。這包括對“意圖”和“信念”的層次化建模，區分程序性（Procedural）和適應性（Adaptive）決策。 湧現行為的捕捉與分析： 模擬群體行為（如集群攻擊、非對稱抵抗）如何從底層代理的簡單互動中自然湧現。我們將展示如何通過控製參數的微小變化，觀察全局狀態的劇烈轉變（相變），這對預警和乾預至關重要。 紅藍雙方的博弈論視角： 結閤演化博弈論，分析在信息不完備條件下，雙方策略選擇的動態演化路徑，而非僅僅停留在納什均衡的靜態分析。 2.2 態勢感知與不確定性量化 成功的軍事決策依賴於對戰場態勢的準確感知，然而這種感知總是伴隨著不確定性。 證據理論與模糊集： 探討如何使用Dempster-Shafer理論（證據理論）和模糊邏輯來處理來源於傳感器、情報報告中固有的不確定性和衝突信息。這比傳統的貝葉斯概率模型更能適應“我們不知道我們不知道什麼”的情況。 因果推斷與反事實分析： 引入結構因果模型（SCM）來明確區分相關性與因果性。這使得模型不僅能預測“會發生什麼”，還能迴答“如果采取X行動，結果會如何變化”（反事實分析），極大地增強瞭模型的解釋性和規劃性。 第三部分：模型驗證、評估與部署實踐 3.1 模型的置信度與可信性評估 任何用於軍事決策的模型都必須具備高水平的可信度。本部分將構建一個嚴格的驗證與確認（Verification and Validation, V&V）流程： 跨模型對比與校準： 強調“模型即實驗”的理念，利用多種不同原理的模型進行交叉驗證，並結閤曆史戰例數據（如果可用）或專傢經驗數據進行參數校準。 敏感性分析與邊界測試： 係統性地探索模型輸齣對輸入參數變化的敏感程度，識彆模型的“黑箱”區域，確保模型在極端或非預期輸入條件下不會産生災難性的錯誤預測。 3.2 實時決策支持與人機協作界麵 最終的價值在於模型如何融入實時的指揮信息係統。 快速重構與情景生成： 針對突發事件，模型需要具備快速適應新信息並生成多組閤理情景的能力。我們探討瞭基於機器學習的快速情景生成算法，用以取代耗時的人工情景構建。 可視化與可解釋性AI（XAI）： 決策者需要“信任”模型輸齣，這要求模型不僅給齣答案，還要解釋做齣該答案的邏輯鏈條。本章提齣瞭一套結閤可視化分析和因果路徑圖的可解釋性框架，將復雜的計算結果轉化為指揮官可理解的戰略洞察。 結語 本書的構建目標，是為軍事決策者、安全分析師以及係統工程師提供一套從理論基礎到工程實踐的完整工具箱，以應對日益復雜且充滿非綫性特徵的未來衝突環境。它強調的不是單一算法的優越性，而是對復雜係統思維、嚴謹的驗證流程以及人機協同決策環境的係統性重構，從而提升認知優勢，確保戰略主動性。

評分☆☆☆☆☆

最近一直在關注人工智能在各個領域的應用，特彆是那些對國傢安全和社會發展具有深遠影響的領域。這本《基於計算智能的軍事衝突建模》吸引我的原因，在於它觸及瞭一個非常敏感但又至關重要的議題。軍事衝突的建模，在我看來，不僅僅是理論上的推演，更是對未來可能發生的潛在衝突進行預警和準備的重要手段。計算智能的引入，意味著我們可以擺脫過去那種相對靜態、依賴大量假設的建模方式，轉而利用動態、自適應、能夠從數據中學習的智能係統。我非常好奇書中是如何定義“衝突”這個復雜概念的，它可能包含瞭哪些維度？是純粹的軍事對抗，還是會涉及到政治、經濟、信息等多種因素的交織？而計算智能又能在其中扮演怎樣的角色？是預測戰局走嚮，還是評估不同戰略的風險與收益，抑或是輔助指揮員進行決策？我期待書中能有關於如何構建這種多模態、多層次的計算智能模型的技術細節，例如，數據來源、特徵提取、模型訓練和驗證等環節。同時，我也想瞭解書中是否有涉及倫理和安全方麵的討論，畢竟，在軍事領域應用如此強大的技術，必須謹慎對待其潛在的風險。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對科技發展及其社會影響保持高度關注的普通讀者，我在瀏覽書店時，被《基於計算智能的軍事衝突建模》這本書吸引住瞭。雖然我對軍事細節並不太瞭解，但“計算智能”和“建模”這兩個詞匯，讓我聯想到瞭一場正在悄然發生的科技革命，它正在深刻地改變著我們認識世界和解決問題的方式。我好奇的是，這本書是如何將看似抽象的“計算智能”——那些我們經常在新聞中聽到的機器學習、深度學習等技術——與“軍事衝突”這種充滿著不確定性和復雜性的現實場景結閤起來的。我設想，這本書可能在講述如何利用人工智能來分析海量的曆史軍事數據，從而找齣戰爭的規律和趨勢；或者如何構建虛擬戰場，讓智能體在其中進行模擬演習，從而評估不同策略的優劣；甚至可能是在探討如何利用計算智能來預測衝突的爆發和發展，從而為和平解決爭端提供科學依據。我特彆想知道，書中是如何處理那些難以量化的因素，比如士氣、決心、意外事件等，並將它們納入到數學模型中進行分析的。我期待這本書能夠以一種相對易懂的方式，嚮我展示計算智能在軍事領域應用的廣闊前景，並讓我對這種技術的力量有一個更直觀的認識。

評分☆☆☆☆☆

收到這本《基於計算智能的軍事衝突建模》的時候，我正處於一個對模擬仿真技術感到瓶頸的階段。我主要的研究方嚮是城市交通流量預測，雖然與軍事衝突相去甚遠，但模型構建的思路和算法的運用卻有著共通之處。在交通領域，我們經常麵臨著非綫性的、多因素耦閤的復雜係統，如何準確地預測流量變化、評估不同管製策略的效果，是長期以來研究的難點。我瞭解到這本書的核心在於“計算智能”，這讓我聯想到瞭一些機器學習的算法，它們在處理海量數據和發現隱藏模式方麵錶現齣色。我猜想，書中一定有詳細介紹如何將這些算法應用於軍事衝突的模擬，例如，如何構建一個能夠模擬不同部隊兵種、裝備、戰術以及戰場環境相互作用的模型。更讓我感興趣的是“衝突”這個概念本身，它背後涉及的博弈論、決策科學等，與交通擁堵的形成和緩解在某種程度上有著相似的邏輯。如果書中有提到如何利用計算智能來模擬衝突的動態演變，分析其關鍵驅動因素，並嘗試找齣最優的乾預措施，那對我自己的研究將會有極大的啓發。我希望書中能夠提供一些跨領域的通用性方法論，即使具體應用場景不同，其背後解決復雜係統建模和優化的思想，或許能夠為我打開新的思路。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的學生，正在攻讀人工智能專業，對計算智能的各種前沿應用都非常感興趣。在尋找可以深入學習的課題時，我偶然發現瞭這本《基於計算智能的軍事衝突建模》。軍事領域一直以來都被認為是傳統且保守的，但隨著科技的發展，人工智能正在以前所未有的速度滲透到各個角落。我瞭解到，計算智能，特彆是深度學習和強化學習等技術，在處理復雜、動態、不確定性強的環境方麵有著天然的優勢，而軍事衝突恰恰具備這些特徵。我非常好奇書中是如何將這些先進的計算智能算法應用於軍事衝突的建模過程中的。例如，是否會用到強化學習來訓練智能體進行戰術決策，或者使用圖神經網絡來模擬部隊之間的相互作用和通信？我對書中提到的“建模”這個過程非常感興趣，它不僅僅是搭建一個模型，更重要的是如何將現實世界的復雜性抽象化、數據化，並輸入到智能算法中進行學習和預測。我也想知道，書中是如何處理“衝突”這個高度不確定的概念的，是將其視為一個遊戲，還是一個需要不斷演進的係統？我希望書中能夠提供一些清晰的算法原理和實現方法，讓我這個學生能夠更好地理解並可能在未來的研究中藉鑒。

評分☆☆☆☆☆

這本《基於計算智能的軍事衝突建模》我是在一次學術會議上偶然聽到的，雖然我並非直接從事軍事建模的科研人員，但對計算智能的應用前景一直保持著濃厚的興趣。聽介紹時，我被它將復雜的軍事衝突轉化為可量化、可計算的模型，並利用人工智能的強大分析能力來預測、評估甚至優化決策的過程深深吸引。想象一下，那些曾經隻能依靠經驗判斷的戰場局勢，如今可以通過精密的算法來剖析，找齣潛在的薄弱環節，預測對手的行動，甚至模擬不同戰術的有效性。這種從“經驗主義”嚮“科學主義”的轉變，無疑是軍事領域的一大飛躍。我尤其好奇的是，書中是如何將不同領域的計算智能方法，比如模糊邏輯、神經網絡、遺傳算法等，巧妙地融閤到軍事衝突的各個層麵，從宏觀的戰略博弈到微觀的單兵作戰，都能找到對應的建模思路。我設想，這或許能為軍事指揮官提供前所未有的洞察力，幫助他們在瞬息萬變的戰場上做齣更明智、更及時的決策。而且，隨著大數據時代的到來，海量軍事信息的處理和分析將變得至關重要，這本書所探討的計算智能建模技術，很可能就是解鎖這些信息潛力的關鍵。我期待書中能有詳實的研究案例和嚴謹的理論推導，讓我能夠更深入地理解這些前沿技術在軍事領域的實際落地。