基于MaSE的多Agent作战仿真控制框架设计方法

基于MaSE的多Agent作战仿真控制框架设计方法研究聚焦于解决多Agent系统中仿真控制框架的弱耦合问题。MaSE（Multi-Agent Systems Engineering）是一种多Agent系统工程方法，用于指导多Agent系统的分析、设计和实现。在多Agent作战仿真环境中，各Agent通常需要具备自主性、协调性和适应性，以实现对复杂作战环境的模拟。 该设计方法从用户需求分析入手，建立起软件分析模型，这包括目标层次结构、通用用例、角色以及并发任务图等。目标层次结构有助于明确系统设计的总体目标和次级目标。通用用例描述了系统如何与外部交互，角色图描述了不同角色之间的关系和职责，而并发任务图则说明了任务在多Agent环境中的并行执行情况。 随后，研究者依据分析模型进行软件设计模型的构建，包括代理类对话模型、架构图和部署图等。代理类对话模型涉及系统中的实体如何以类的形式组织和相互交流，架构图则展示了系统的总体结构，而部署图则指明了系统中各组件的物理或逻辑位置。 MaSE方法将面向对象编程（OOP）与面向代理编程（AOP）融合起来，以适应多Agent系统的特殊需要。OOP以对象为中心，强调封装、继承和多态性，而AOP则围绕代理的概念，关注于代理之间的交互、通信以及代理内部的决策过程。在多Agent系统（MAS）的研究与工程实践中，这两种编程范式都被广泛采用。 在论文中，也提到了Tropos和Gaia这类 Agent-Oriented Software Engineering (AOSE) 方法。AOSE是面向代理软件工程的一个分支，它专注于多Agent系统的软件工程过程。Tropos和Gaia方法为设计多Agent系统提供了各自的理论和工具支持，这些方法在处理复杂系统需求和设计方面提供了有效策略。 此外，论文还涉及了Live、Virtual和Constructive (LVC) 的概念，这些概念在仿真领域中用来描述不同的仿真方式。"Live" 通常指真实世界中的实体或系统；"Virtual" 指通过计算机生成的仿真环境；而 "Constructive" 则是基于计算模型来模拟实体的行为。将LVC概念应用到多Agent作战仿真中，可以实现对真实世界情境的更全面和动态的模拟。 通过将所提出的设计方法应用于某些装备支持智能仿真系统，验证了设计方法的可行性和有效性。仿真控制框架能够实现作战仿真中的多Agent协作，从而对装备作战过程进行有效的模拟和评估。 基于MaSE的多Agent作战仿真控制框架设计方法，是一种结合了多方面理论和实践的技术路线，它通过详细的分析和设计模型，实现了对复杂多Agent系统仿真控制的有效管理和控制，这对于提高作战仿真系统的适应性和效率具有重要意义。