特约稿件

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1. 边缘计算资源分配与任务调度优化综述

王凌, 吴楚格, 范文慧

系统仿真学报 2021, 33 (3): 509-520. DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0584

摘要（4365）

PDF（pc）（3039KB）（3839）

随着物联网和移动终端的迅速发展,边缘计算技术应运而生,通过将计算和存储配置在互联网边缘,处理物联网终端产生的大量数据,应对时延敏感型应用请求。为提高计算资源使用效率,优化性能指标,边缘计算资源分配与任务调度优化问题受到了广泛关注。边缘计算资源的地理分散性、异构性以及对性能、能耗、费用、稳定性等的需求,增加了优化调度的复杂性。通过介绍边缘计算和物联网、云计算协同的系统模型,给出优化的指标、调度模型及其求解算法,包括精确算法、启发式方法及智能优化方法等,归纳典型应用案例,指出有待进一步研究的内容和方向,有助于促进边缘计算的发展。

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2. 从建模仿真看数字孪生

张霖, 陆涵

系统仿真学报 2021, 33 (5): 995-1007. DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.21-0262

摘要（3644）

PDF（pc）（1857KB）（2755）

简要回顾建模仿真技术的发展与演变历程,及其在科技进步中所发挥的重要作用。通过数字孪生产生的背景及内涵,揭示其与建模仿真一脉相承的关系。探讨如何借鉴建模仿真理论方法进行数字孪生的构建和评估,从而保证数字孪生的可信。

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3. 智能化兵棋系统：下一代需要改变的是什么

胡晓峰, 齐大伟

系统仿真学报 2021, 33 (9): 1997-2009. DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.21-0728

摘要（3995）

PDF（pc）（1665KB）（4910）

兵棋系统未来的发展方向是智能化,而智能化最显著的特征就是对认知建模。梳理了兵棋系统存在的主要难题,讨论了认知对建模带来的主要困难,探讨了智能化兵棋系统设计的总体框架,从模型构建、系统设计、推演生态和测试检验4个方面,给出了基于现有兵棋系统进行改造升级的技术途径,为下一步智能化兵棋系统发展建设提供了方向和参考。

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4. 新一代大型计算机兵棋系统面临的挑战与思考

司光亚, 王艳正

系统仿真学报 2021, 33 (9): 2010-2016. DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.21-0729

摘要（2477）

PDF（pc）（843KB）（1800）

针对未来战争形态呈现的体系化、网络化、智能化特点,提出了建设新一代大型计算机兵棋系统面临的主要挑战,设计了新一代大型计算机兵棋系统的体系架构,讨论了智能化战争建模、体系构架集成、资源服务管理、人机交互等新一代大型计算机兵棋系统的关键技术。

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5. 下一代战略博弈推演系统研究

吴曦, 孟祥林, 杨镜宇

系统仿真学报 2021, 33 (9): 2017-2024. DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.21-0731

摘要（3447）

PDF（pc）（593KB）（2049）

战略博弈推演是战略决策的重要手段。剖析了战略博弈推演研究现状及面临的挑战,分析了大数据、人工智能技术对战略博弈推演系统建设带来的启示,研究提出下一代战略博弈推演系统发展设想以及需要突破的关键技术,即面向战略主题的事件关联图谱构建、基于生成对抗网络的战略决策稀疏样本生成、人在回路混合增强博弈策略学习及基于社交网络的舆情传播建模技术。在此基础上,对未来战略博弈推演的发展趋势进行了展望。

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6. 下一代兵棋系统模型引擎设计问题研究

唐宇波, 沈弼龙, 师磊, 易星

系统仿真学报 2021, 33 (9): 2025-2036. DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.21-0735

摘要（2637）

PDF（pc）（1724KB）（1951）

未来兵棋推演将面对更加复杂的战争体系,需要广泛应用人工智能技术来弥补人的不足,这是下一代兵棋系统模型引擎研发必须考虑的因素。结合长期兵棋系统研发和运用经验,提出了下一代兵棋模型引擎的框架雏形,针对结构和计算复杂度问题讨论了体系解耦方法,研究了基于数字孪生的人机融合架构,探索了可以降低模型开发门槛、提升效率的建模技术手段,提出了支持机器学习的引擎机制,并针对分布式硬件环境提供了软硬一体化设计思路。

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7. 面向智能化兵棋的认知行为建模方法研究

贺筱媛, 郭圣明, 吴琳, 李东, 许霄, 李丽

系统仿真学报 2021, 33 (9): 2037-2047. DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.21-0727

摘要（2640）

PDF（pc）（4559KB）（1870）

针对智能化兵棋系统建设运用过程中的认知行为建模问题,提出一种基于角色-行动-场景(Actor-Operations-Scene, AOS)的指挥决策智能体认知行为建模框架,探索了场景知识图谱服务、智能态势认知、智能决策规划和自主综合控制等关键认知行为模型的实现思路和方法,为智能化兵棋系统建设及运用提供可行技术方案。

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8. 面向智能成长的兵棋推演生态系统

吴琳, 胡晓峰, 陶九阳, 贺筱媛

系统仿真学报 2021, 33 (9): 2048-2058. DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.21-0730

摘要（2469）

PDF（pc）（5187KB）（2466）

构建下一代智能化兵棋系统,难在不能一蹴而就,需要通过构建生态系统逐渐成长智能。界定了智能化兵棋生态系统的基本概念,提出动态开放、层次多样和协同演化的理念。借鉴人类智能成长过程和学习进化机制,构建了下一代兵棋认知智能演化成长的双螺旋模型,给出了基于观察-学习-测试-应用循环的兵棋推演生态系统体系框架;分析了数字孪生、人机融合共生、数据样本生成、智能测试评估、云原生等技术在构建兵棋推演生态系统中的应用。

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9. 国外兵棋推演及系统研究进展

曹占广, 陶帅, 胡晓峰, 何吕龙

系统仿真学报 2021, 33 (9): 2059-2065. DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0726

摘要（3614）

PDF（pc）（191KB）（2949）

兵棋推演系统作为进行战争推演、方案评估、作战分析等活动的重要手段,能够支撑作战问题研究、战法创新以及作战概念开发。从推演方法和系统研究的角度梳理了国外计算机兵棋系统的发展现状,重点介绍了在线推演和多级联合推演等方法,以及多级兵棋融合设计、多系统组合仿真和辅助工具开发等研究现状,为计算机兵棋系统的发展和运用提供借鉴和参考。

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10. 并行化碰撞检测算法综述

刘复昌, 王双建, 潘志庚, 王金荣

系统仿真学报 2017, 29 (11): 2601-2608. DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.201711001

摘要（2146）

PDF（pc）（226KB）（752）

随着不同应用领域对实时碰撞检测算法需求的增长,利用多核CPU和GPU的并行处理能力来提高碰撞检测算法的处理速度已经得到了广泛的关注。文中回顾了碰撞检测算法的发展历史并从多个角度对目前现有的算法进行了分类归纳;介绍了十余种代表性的基于CPU和GPU并行化碰撞检测算法,并从算法的可扩展性和存储空间消耗以及任务量均衡化等方面分析了这些算法的优缺点。最后总结了并行化碰撞检测算法研究中存在的问题和新的发展方向以及常用的实验测试数据。

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11. 基于统计分类的行人检测方法综述

李威, 王鹏杰, 宋海玉

系统仿真学报 2016, 28 (9): 2186-2194.

摘要（1353）

PDF（pc）（1349KB）（565）

作为计算机视觉以及智能交通领域一个重要的研究方向,行人检测技术近年来受到业界广泛关注,其中基于统计分类的方法因为其检测效果好,得到了广泛应用。对基于统计分类的行人检测方法进行综述,归纳了目前用于行人检测的数据集,并给出了每个数据集中各种样本的分布情况;接着总结了行人检测方法中用于目标识别的行人特征及其改进方式;对行人检测主要分类器做了概述;指出了行人检测目前存在的问题并展望了未来的发展方向。

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12. 关键基础设施建模与仿真研究综述

肖宝亮, 张明智, 贺筱媛

系统仿真学报 2015, 27 (7): 1401-1409.

摘要（1365）

PDF（pc）（1609KB）（625）

经济发展、国防安全、社会稳定等都依赖于关键基础设施提供的重要服务,关键基础设施的安全对国家的正常运转至关重要。研究了不同国家、不同历史时期对关键基础设施内涵界定的基础上,对关键基础设施之间的依赖关系的定义、分类和模型进行了分析,总结了用于关键基础设施建模与仿真的主要方法及其优缺点,对重要的关键基础设施保护项目与工具进行了分析研究。通过以上的研究分析可以加强关键基础设施复杂性和相互依赖性的认识和理解,指导开发有效地建模仿真工具,实施有效的保护计划,更好的应对日益增加的外部威胁。

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13. 植物建模与动画合成研究

蒋艳娜, 肖伯祥, 郭新宇, 杨宝祝

系统仿真学报 2015, 27 (4): 881-892.

摘要（1301）

PDF（pc）（517KB）（685）

植物建模与动画合成在虚拟植物、三维动画、游戏制作等领域有广泛应用前景。全面总结植物建模与动画合成领域主要研究成果,对植物建模技术从分形及L系统方法、基于图像的方法、基于三维测量数据的方法3个方面进行探讨,对植物动画合成技术从基于物理、基于过程、基于视频和基于数据驱动4个方面进行系统分析。对植物建模与动画合成领域需要进一步研究的若干问题进行探讨,并对未来发展趋势及研究方向进行展望。

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