第1章 体系与体系计算实验 1
1.1 体系与体系论证 2
1.1.1 体系 2
1.1.2 武器装备体系 3
1.1.3 装备体系效能评估 4
1.2 一个计算实验示例 5
1.3 武器装备体系论证的计算实验需求 9
1.3.1 计算实验方法 9
1.3.2 体系计算实验面临的挑战 10
1.3.3 体系计算实验的认识 12
1.4 面向复杂系统研究的计算实验方法 14
1.4.1 基于数据的计算实验 14
1.4.2 基于方程的计算实验 14
1.4.3 基于仿真的计算实验 15
1.5 面向体系的计算实验 17
1.5.1 基于数据的体系计算实验 17
1.5.2 基于方程的体系计算实验 18
1.5.3 基于仿真的体系计算实验 18
1.5.4 面向体系的计算实验应用 19
1.6 基于仿真的体系计算实验应用 20
1.6.1 传统的体系仿真方法 20
1.6.2 面向训练的体系对抗仿真 21
1.6.3 面向网络中心战的体系仿真分析 21
1.7 本书的内容和组织 25
第2章 基于ABMS的体系计算实验方法 26
2.1 基于Agent的建模与仿真 27
2.1.1 Agent概念 27
2.1.2 Agent仿真的特点与应用 29
2.2 基于ABMS的模型设计方法 31
2.3 ABMS与体系仿真 33
2.4 ABMS仿真开发过程 34
2.4.1 ABMS开发过程 35
2.4.2 ABMS使用过程 36
2.5 基于ABMS的体系效能仿真开发与应用过程 37
2.5.1 体系效能仿真开发过程 38
2.5.2 体系效能仿真应用过程 40
2.6 基于ABMS的体系计算实验框架 42
2.6.1 体系架构定义 43
2.6.2 仿真想定设计 43
2.6.3 体系实验设计 43
2.6.4 数据收集和整理 44
2.6.5 Agent体系仿真模型开发 45
2.6.6 仿真模型测试与验证 46
2.6.7 体系仿真计算 46
2.6.8 计算数据整合 47
2.6.9 体系实验分析 47
第3章 可组合的体系仿真模型框架 49
3.1 模型框架概述 50
3.1.1 Agent层次结构 50
3.1.2 蚂蚁Agent与SEAS Agent 50
3.1.3 Agent类型 51
3.1.4 Agent自述 52
3.1.5 Agent结构 53
3.1.6 Agent分形网络结构 55
3.2 作战实体Agent 56
3.2.1 对象层次 56
3.2.2 作战单元Unit 57
3.2.3 地面实体Vehicle 59
3.2.4 空中实体Plane 61
3.2.5 空间实体Satellite 63
3.3 装备对象Device 64
3.3.1 通信设备 65
3.3.2 传感器 68
3.3.3 武器系统 71
3.4 战场环境对象 76
3.5 Agent行为表示 77
3.5.1 行为建模方法比较 78
3.5.2 基于进程交互仿真的TPL脚本 79
3.5.3 行为原语 79
3.6 基于ABMS的体系模型组合规范 81
第4章 基于进程的Ageat体系仿真 84
4.1 进程交互仿真及实现方法 85
4.1.1 进程交互仿真 85
4.1.2 进程交互仿真的实现方法 86
4.1.3 基于进程例程的进程交互仿真 87
4.2 基于进程仿真的ABMS仿真调度策略 92
4.2.1 Agent模型架构 92
4.2.2 基于进程仿真的Agent调度方法 94
4.2.3 Agent状态更新 94
4.3 基于ABMS的体系仿真模型框架 95
4.3.1 仿真模型框架组成 95
4.3.2 基于进程的体系仿真模型调度 97
4.3.3 作战实体的状态更新 98
4.3.4 相关算法 99
4.4 决策行为进程 101
4.4.1 基本脚本的决策行为进程 102
4.4.2 无延迟操作和延迟操作 103
4.5 体系效能分析仿真平台原型 103
4.5.1 系统组成 103
4.5.2 系统启动 104
4.5.3 仿真想定模型 105
4.5.4 仿真运行 105
4.5.5 体系效能分析仿真应用开发过程 107
4.6 仿真示例 110
4.6.1 问题背景与想定 110
4.6.2 仿真想定 110
4.6.3 Agent仿真模型开发 111
4.6.4 仿真结果分析 119
4.6.5 ISR的影响分析 119
第5章 近正交拉丁超立方实验设计 123
5.1 典型实验设计方法 124
5.2 面向大规模影响因素的实验设计 127
5.2.1 仿真模型的数学描述 127
5.2.2 均匀设计 128
5.2.3 正交拉丁超立方矩阵 129
5.3 近正交拉丁超立方实验设计 132
5.3.1 改进正交拉丁超立方矩阵及评价准则 132
5.3.2 改善近正交拉丁超立方矩阵的正交性 137
5.3.3 近正交拉丁超立方实验设计算法 138
5.4 构建近正交拉丁超立方矩阵 140
5.4.1 变量数为2～7的NOLH矩阵 140
5.4.2 变量数为8～10的NOLH矩阵 144
5.4.3 变量数为12～15的NOLH矩阵 146
5.4.4 变量数为17～22的NOLH矩阵 148
5.4.5 构造二次实验 151
5.5 算法验证 154
5.5.1 近似正交矩阵（N O）33 11第一次实验的回归分析 154
5.5.2 正交矩阵（O）33 11的实验回归分析 155
5.5.3 近似正交矩阵（N O）32 11的第二次实验的回归分析 157
5.5.4 （N O）65 11实验 158
第6章 基于决策树的体系计算实验分析 160
6.1 研究现状 161
6.2 决策树算法基础 162
6.2.1 决策树生成 162
6.2.2 决策树剪枝 163
6.2.3 经典决策树算法 164
6.2.4 模糊集和粗糙集概念 166
6.3 基于模糊集的分类回归树算法 169
6.3.1 基于模糊集的CART算法 169
6.3.2 基于模糊集的加权CART算法 172
6.4 基于粗糙集的多变量决策树算法 174
6.4.1 多变量决策树算法概述 174
6.4.2 基于粗糙集的加权多变量决策树算法 177
6.5 算法性能分析与实验验证 178
6.6 相关工具介绍 180
6.6.1 JMP 180
6.6.2 SPSS软件 181
6.6.3 R语言 182
第7章 航母无人舰载机作战效能分析 185
7.1 研究背景 186
7.2 想定、模型和数据 187
7.2.1 使命想定 187
7.2.2 建模仿真需求 189
7.2.3 数据来源、模型抽象和假设 192
7.3 实验设计 193
7.3.1 可控因子 193
7.3.2 不可控因子 194
7.3.3 实验设计方案 195
7.4 Agent仿真模型开发 196
7.4.1 仿真时间 196
7.4.2 作战组织 197
7.4.3 设备对象 197
7.4.4 环境对象 199
7.4.5 Agent对象 199
7.4.6 交互数据 200
7.4.7 仿真运行初始化与结束处理 201
7.4.8 实体行为模型 209
7.4.9 仿真模型测试 214
7.5 问题分析 215
7.5.1 数据整合 215
7.5.2 数据分析 217
7.5.3 结论和建议 226
7.6 研究展望 227
7.6.1 研究结果对比 227
7.6.2 其他NUCAS想定 227
附录A 缩略语汇总 229
参考文献 233