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公开(公告)号：CN112364500B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202011239807.2
申请日：2020-11-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体涉及了一种面向强化学习训练与评估的多并发实时对抗系统，旨在解决现有对抗系统未使用内存训练模式，因而系统不适用于强化学习方法的训练和评估，从而对抗决策效果达不到预期的问题。本发明包括：对抗调度管理模块，根据对抗需求创建对抗场所、对抗进程和对抗想定参数；引擎内核模块，结合推演人员或AI行动集，更新推演状态和态势，生成实时推演的态势数据；推演用户端，将实时推演的态势数据解析为以地图格呈现的图形并展示以及获取推演人员或AI的操作指令并生成行动集；对抗观摩端，将实时推演的态势数据解析为3D模型和图形并展示以及在设定的视角切换展示。本发明对抗系统对抗决策效果好、应用广泛。
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公开(公告)号：CN112364500A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011239807.2
申请日：2020-11-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体涉及了一种面向强化学习训练与评估的多并发实时对抗系统，旨在解决现有对抗系统未使用内存训练模式，因而系统不适用于强化学习方法的训练和评估，从而对抗决策效果达不到预期的问题。本发明包括：对抗调度管理模块，根据对抗需求创建对抗场所、对抗进程和对抗想定参数；引擎内核模块，结合推演人员或AI行动集，更新推演状态和态势，生成实时推演的态势数据；推演用户端，将实时推演的态势数据解析为以地图格呈现的图形并展示以及获取推演人员或AI的操作指令并生成行动集；对抗观摩端，将实时推演的态势数据解析为3D模型和图形并展示以及在设定的视角切换展示。本发明对抗系统对抗决策效果好、应用广泛。
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