面向人與Agent混合的多團隊協作仿真訓練方法研究

中文摘要

開展團隊協作仿真訓練對於提高軍事、航空、醫療、應急等高危環境下的團隊協作能力、保持團隊高績效至關重要，而團隊協作仿真訓練方法則是其根本。圍繞人與Agent混合的多團隊協作仿真訓練問題展開深入研究，主要包括：①考慮複雜的多團隊協作仿真訓練需求，研究基於EBAT擴展的支持多團隊協作過程建模、不確定性情景構建、標準化訓練過程控制、過程性與時間性績效的多團隊協作仿真訓練與績效評估方法；②考慮團隊成員、訓導人員、虛擬團隊成員、虛擬訓導人員共同參與的團隊協作需求，研究支持BDI動態協作行為推理和動態環境感知的人、Agent協作方法；③考慮預測性和移動式Agent訓導需求，研究支持BDI前攝性信息互動和移動執行的Agent訓導方法；④以國民經濟動員演練為實際套用背景的多團隊協作仿真訓練案例分析。力圖實現團隊仿真訓練理論與方法的有力拓展，同時為團隊協作仿真訓練套用提供解決方案。

結題摘要

針對如何通過團隊協作仿真訓練提高高危環境下的團隊協作能力的實際難題，運用團隊仿真訓練和智慧型Agent理論及方法，圍繞仿真訓練情景構建與績效評估方法、多Agent協作方法、Agent訓導方法等展開研究。主要研究內容包括：（1）基於本體OWL和時間貝葉斯網路的不確定情景構建與推理。為了能夠同時表達情景本體中概念間的因果關係及時態信息，將區間代數理論引入到本體建模方法中，提出了一種包含時間限制關係和時間不確定性的OWL因果時間本體模型。同時，將區間代數理論引入到貝葉斯網路的時間擴展，提出了一種支持OWL因果時間本體推理的時間貝葉斯網路（Ontology Temporal Bayesian Network, OTBN），並研究了網路的構建與推理方法。此外，將時間貝葉斯網路推廣到貝葉斯決策網路（BDN），並與智慧型Agent決策模型相結合，研究了基於BDN的多Agent決策模型及推理方法。（2）基於HTN和自動協商的多Agent協作、基於HLA和智慧型Agent的多Agent協作數據互動。考慮目標不僅帶時間窗而且具有時間約束和資源約束的情況，研究了組織模式下考慮時間約束和資源約束的Agent協作目標制定方法。針對多Agent目標制定中的目標衝突，在傳統的雙邊多議題協商過程中，引入協商僵局判斷和協商僵局解決機制，提出了多Agent組織成員行動計畫制定的動態協商方法。針對Agent持續性動作的分散式推理和規劃問題，提出了一種帶截止時間的多Agent協作規劃方法，包括分散式協作規劃與調度，以及本地啟發式和全局搜尋策略。基於HLA DDM數據分發管理協定，研究了分散式多Agent協作數據互動控制與計算負載平衡方法。（3）基於智慧型推薦和學習能力的團隊學習和評估、團隊協作行為的分析評估。為了將團隊協作學習和學習推薦系統相結合，套用個人能力的項目反應理論（Item Response Theory），研究了一種基於個人能力的，且可以支持團隊協作學習的個性化的學習推薦系統。考慮團隊領導者和團隊成員個體之間的雙方決策意願，研究了一種基於協商的團隊形成問題，提出了一個基於領導者和團隊成員之間的協商模型，以及基於agent協商的團隊形成算法，從而實現領導者和團隊成員個體之間利益需求的均衡。考慮團隊成員的團結性行為對團隊協商結果的影響，建立了兩層團隊協商問題和團結性行為模型，提出了多Agent協商互動方法

面向人與Agent混合的多團隊協作仿真訓練方法研究

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