战场环境下人工智能辅助决策的大模型技术研究 下载：114 浏览：1705

赵永进 张泽群 刘超 严达祥 刘佩文 《人工智能研究》 2024年4期

摘要: 本文针对战场环境中存在的诸多不确定因素，提出了一种人工智能辅助决策的大模型技术。研究初步构建了基于深度学习的战场辅助决策模型，该模型结合了强化学习与决策树技术，为战场决策提供可靠的数据支持。通过一系列的模拟战斗实验表明，该模型能有效辅助决策者在复杂的战场环境中做出快速而准确的决策，如战术选择、部队调度、战斗行动等，决策的成功率和准确率明显提高。此外，模型还能实现战场数据的实时更新和自我学习优化，反馈战场变化，以期为决策者提供最优选项。此研究对于优化和提升战场决策的科学性和实效性具有非常重要的作用。