隨著技術的不斷進步,未來的電腦兵棋將不再僅僅依賴傳統模型,而是導入高度智慧化、能夠自我學習和適應的系統,使得軍事訓練和決策輔助過程更加有效率。因此,本研究以電腦兵棋系統「指揮:現代作戰專業版(Command:Modern Operation Professional Edition, CPE, 後文以CPE稱之)為平台,設計數個反制無人機的想定場景。並參考海軍研究院[1]與其它關於「層級強化學習」(Hierarchical Reinforcement Learning, HRL)方法的文獻[2],希望藉由強化式學習協助處理各種不同戰場複雜狀況,以了解不同戰術運用的差異,並作為後續電腦兵棋導入人工智慧的研究基礎。
註釋
[1] Scotty Black and Christian Darken, “Scaling Intelligent Agents in Combat Simulations for Wargaming”, Interservice/Industry Training, Simulation, and Education Conference, 2023 Paper No. 23302;Scotty Black and Christian Darken, “Scaling Artificial Intelligent for Digital Wargaming in Support of Decision-Making”, NATO Science and Technology Organization, 2023, Page 23-1 to 23-18;George Ellison and Andrew Shepherd, “Might Wargaming be Another Instance Where “Anything You Can Do, AI Can Do Better”?”, Concept Paper, 2024, doi: 10.20944/preprints202401. 1311. v1.
[2] 張倩、李天皓、白春光,〈基於多智能體強化學習的分層決策優化方法〉,《電子科技大學學報》,第24卷第6期( 2022年),頁91-96。