As the reliability of cheap, off-the-shelf autonomous platforms increases, so does the risk posed by intelligent multi-agent systems to military operations. In the contemporary context of the Russo-Ukrainian war alone, we have seen autonomous aerial vehicles and surface vessels deployed both individually and in multitude to deliver critical effects to both sides. While there is a large body of literature on tactical level communications and interactions between agents, the exploration of high-level command and control (C2) structures that will underpin future autonomous multi-agent military operations is a less explored area of research. We propose a quantitative game-theoretic framework to study effective C2 structures in cooperative and competitive multi-agent swarming scenarios. To test our framework, we construct a virtual environment where two adversarial swarms compete to achieve outcomes comparable to real-world scenarios. The framework we present in this paper enables us to quickly test and interrogate different C2 configurations in multi-agent systems to explore C2 as a force multiplier when at a force disadvantage.


翻译:随着廉价商用自主平台可靠性的提升,智能多智能体系统对军事行动构成的威胁也在同步增长。仅在当代俄乌战争的背景下,我们就已观察到自主飞行器与水面舰艇以单体和集群形式被部署,为交战双方带来关键性战术效果。尽管现有文献对智能体间的战术级通信与交互已有广泛研究,但针对支撑未来自主多智能体军事行动的高层级指挥控制(C2)结构的探索仍属研究盲区。本文提出一种基于博弈论的量化框架,用于研究协作与对抗性多智能体蜂群场景中的高效C2结构。为验证该框架,我们构建了虚拟环境,使两个对抗蜂群在近似真实场景的条件下争夺作战效能。本文提出的框架能够快速测试并解析多智能体系统中不同C2结构配置,进而探究在兵力劣势条件下C2作为作战效能倍增器的作用机理。

1
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
美海军陆战队将三型无人机整合入统一战场网络
专知会员服务
2+阅读 · 今天9:39
《无人机蜂群:释放人类-蜂群编队的潜能》
专知会员服务
3+阅读 · 今天9:12
《战略战术化:一项综合性述评》
专知会员服务
2+阅读 · 今天9:08
美陆军-工业界协同推进反无人机系统技术发展
专知会员服务
1+阅读 · 今天8:46
《跨域指挥背景下的领导力发展》最新报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天8:40
俄乌无人机战争的六大启示
专知会员服务
10+阅读 · 8月3日
《无人机空中监控:通信实验洞察》
专知会员服务
8+阅读 · 8月3日
从采集到决策:美军视角下的战术情报范式重构
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员