Oparte na wiedzy modele i algorytmy planowania oraz symulacji przemieszczania w systemach wojskowych klasy dss i cgf
- Zbigniew TARAPATA
- Kategoria: Transport i spedycja
W pracy zaprezentowano modele i algorytmy planowania oraz symulacji przemieszczania wielu obiektów w wojskowych systemach klasy DSS i CGF bazujących na wiedzy. Studium przypadku dotyczy idei oraz modelu decyzyjnego i sterowania związanego z automatem decyzyjnym do marszu na szczeblu batalionu. Automat realizuje dwa główne procesy: planowania decyzji do marszu i bezpośredniego sterowania przebiegiem (symulacją) marszu. Rozpatrzono wybrane aspekty teoretyczne i praktyczne modelowania i optymalizacji procesu planowania marszu, symulacji i sterowania jego przebiegiem. Opisano sposób implementacji automatu oraz wybrane wyniki symulacji w interaktywnym systemie wspomagania szkolenia operacyjnego Złocień.
WPROWADZENIE
Jednymi z najistotniejszych problemów transportowych spotykanych w literaturze są problemy związane z planowaniem przemieszczania. Problemy te są istotne nie tylko w zastosowaniach wojskowych, ale również w: sieciach komputerowych, mobilnych robotach, systemach ewakuacji, systemach nawigacji samochodowej, grach komputerowych
[8]. W zastosowaniach wojskowych problemy te spotykane są zarówno w symulatorach pola walki (wyznaczanie tras przed rozpoczęciem symulacji działań, jak i w trakcie ich trwania), jak również w systemach wspomagania decyzji, które wspierają zautomatyzowane systemy dowodzenia klasy C4ISR (Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) [3], [5], [7], [9], [10], [14], [15].
Opisywane systemy powinny bazować na wiedzy, a modele i algorytmy wspomagania decyzji oraz symulacji powinny z tej wiedzy korzystać [4], [13]. Wiedza jest przetworzoną, na podstawie pewnych reguł, informacją pochodzącą z różnego rodzaju tematycznych baz danych (o terenie, regulaminów działań taktycznych, uzbrojenia i sprzętu wojskowego, struktur wojsk, itp.) i obejmuje takie elementy, jak: przejezdność wskazanych fragmentów terenu, wzorce sytuacji decyzyjnych, wzorce wariantów działań dla różnych rodzajów działań, itd. Symulacja oparta na wiedzy, czyli z wykorzystaniem modeli i metod sztucznej inteligencji, rozwijana jest od późnych lat siedemdziesiątych i wczesnych osiemdziesiątych poprzedniego wieku, a pionierem tych badań była RAND Corporation w USA. (...)
Jednymi z najistotniejszych problemów transportowych spotykanych w literaturze są problemy związane z planowaniem przemieszczania. Problemy te są istotne nie tylko w zastosowaniach wojskowych, ale również w: sieciach komputerowych, mobilnych robotach, systemach ewakuacji, systemach nawigacji samochodowej, grach komputerowych
[8]. W zastosowaniach wojskowych problemy te spotykane są zarówno w symulatorach pola walki (wyznaczanie tras przed rozpoczęciem symulacji działań, jak i w trakcie ich trwania), jak również w systemach wspomagania decyzji, które wspierają zautomatyzowane systemy dowodzenia klasy C4ISR (Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) [3], [5], [7], [9], [10], [14], [15].
Opisywane systemy powinny bazować na wiedzy, a modele i algorytmy wspomagania decyzji oraz symulacji powinny z tej wiedzy korzystać [4], [13]. Wiedza jest przetworzoną, na podstawie pewnych reguł, informacją pochodzącą z różnego rodzaju tematycznych baz danych (o terenie, regulaminów działań taktycznych, uzbrojenia i sprzętu wojskowego, struktur wojsk, itp.) i obejmuje takie elementy, jak: przejezdność wskazanych fragmentów terenu, wzorce sytuacji decyzyjnych, wzorce wariantów działań dla różnych rodzajów działań, itd. Symulacja oparta na wiedzy, czyli z wykorzystaniem modeli i metod sztucznej inteligencji, rozwijana jest od późnych lat siedemdziesiątych i wczesnych osiemdziesiątych poprzedniego wieku, a pionierem tych badań była RAND Corporation w USA. (...)
Artykuł zawiera 37575 znaków.
Źródło: Czasopismo Logistyka 4/2011
Zaloguj się by skomentować