Dynamic Prediction Model Based on Multi-level LSTM Network for Multi-agent Attack and Defense Effectiveness

doi:10.12382/bgxb.2022.0192

Abstract

Abstract:

Considering the difficulty of accurately predicting the operational effectiveness of multi-agent attack and defense (MAAD) systems due to multi-level coupling and irregular emergence, a dynamic prediction model based on multi-level LSTM network is constructed. The overall framework and operational process of the MAAD are clarified. Then, the multi-agent NetLogo platform is used to simulate the attack and defense confrontation process of red and blue agents in order to obtain multi-level evolutionary data of population structure and operational effectiveness when different decisions are made. On this basis, long short-term memory (LSTM) networks, which are effective in processing temporal features, are adopted to characterize the function mapping among the three layers of “individual decision, population structure, and operational effectiveness”, and to further predict the future attack and defense operational effectiveness and process based on the mapping relationship. The above modeling method has been proved to be feasible and effective in multiple simulations. The experimental results show that the prediction error of the model is only within 7%, which can serve as an effective guide for operational command and system development in MAAD systems.

Key words: multi-agent attack and defense, operational effectiveness, NetLogo platform, long short-term memory networks, prediction model

CLC Number:

E0-03
TJ81

DING Wei, MING Zhenjun, WANG Guoxin, YAN Yan. Dynamic Prediction Model Based on Multi-level LSTM Network for Multi-agent Attack and Defense Effectiveness[J]. Acta Armamentarii, 2023, 44(1): 176-192.

Figures/Tables 24

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个体决策参数			取值范围	具体含义
		攻击力	0~10	指每个智能体攻击对方的能力
	共有属性	防御力	0~10	指每个智能体避免被攻击的能力
		移动速度	0~10	指单位时间智能体的移动速度
		侦察范围	0~100	仅侦察单元固有,表示其所能侦察对方智能体的距离
	固有属性	指控范围	0~100	仅指控单元固有,表示其所能指控我方智能体的距离
静态参数		攻击范围	0~100	仅攻击单元固有,表示其所能攻击对方智能体的能力
		通信范围	0~100	侦察、指控、攻击单元均具有,表示我方所有智能体间的通信范围
		侦察通道数量	2、4或8	表示侦察功能所交换信息的对象数,影响其侦察能力
	通信属性	指控通道数量	2、4或8	表示指控功能所交换信息的对象数,影响其指控能力
		攻击通道数量	2、4或8	表示攻击功能所交换信息的对象数,影响其攻击能力
		通信通道数量	2、4或8	表示通信功能所交换信息的对象数,影响其通信能力
	回报值	当前资源	1000	产生智能体需要消耗当前资源
		资源恢复值	0~10	表示每回合所恢复的资源
		侦察单元消耗量	0~100	表示产生一个侦察单元所需要消耗的资源
交互参数	成本值	通信单元消耗量	0~100	表示产生一个通信单元所需要消耗的资源
		攻击单元消耗量	0~100	表示产生一个攻击单元所需要消耗的资源
	士气值	当前士气	0~100	可影响每个智能体的能力
		士气增加值	0~10	表示每击败对方一个单位所增加的士气值
	总效用值		0~1	总效用分为自我效用和协同效用两部分
动态参数	涌现系数		0~1	影响通信交流和群体空间结构
	避障系数		0~1	表示智能体之间的避障概率

个体决策参数			取值范围	具体含义
		攻击力	0~10	指每个智能体攻击对方的能力
	共有属性	防御力	0~10	指每个智能体避免被攻击的能力
		移动速度	0~10	指单位时间智能体的移动速度
		侦察范围	0~100	仅侦察单元固有,表示其所能侦察对方智能体的距离
	固有属性	指控范围	0~100	仅指控单元固有,表示其所能指控我方智能体的距离
静态参数		攻击范围	0~100	仅攻击单元固有,表示其所能攻击对方智能体的能力
		通信范围	0~100	侦察、指控、攻击单元均具有,表示我方所有智能体间的通信范围
		侦察通道数量	2、4或8	表示侦察功能所交换信息的对象数,影响其侦察能力
	通信属性	指控通道数量	2、4或8	表示指控功能所交换信息的对象数,影响其指控能力
		攻击通道数量	2、4或8	表示攻击功能所交换信息的对象数,影响其攻击能力
		通信通道数量	2、4或8	表示通信功能所交换信息的对象数,影响其通信能力
	回报值	当前资源	1000	产生智能体需要消耗当前资源
		资源恢复值	0~10	表示每回合所恢复的资源
		侦察单元消耗量	0~100	表示产生一个侦察单元所需要消耗的资源
交互参数	成本值	通信单元消耗量	0~100	表示产生一个通信单元所需要消耗的资源
		攻击单元消耗量	0~100	表示产生一个攻击单元所需要消耗的资源
	士气值	当前士气	0~100	可影响每个智能体的能力
		士气增加值	0~10	表示每击败对方一个单位所增加的士气值
	总效用值		0~1	总效用分为自我效用和协同效用两部分
动态参数	涌现系数		0~1	影响通信交流和群体空间结构
	避障系数		0~1	表示智能体之间的避障概率

效用部分		效用参数
总效用U	自我效用U₁	参与范围P_r
		参与数量P_n
		参与时长P_t
	协同效用U₂	合作范围C_r
		合作范围内的智能体数量C_n
		合作时长C_t
		竞争范围B_r
		竞争范围内的智能体数量B_n
		竞争时长B_t

效用部分		效用参数
总效用U	自我效用U₁	参与范围P_r
		参与数量P_n
		参与时长P_t
	协同效用U₂	合作范围C_r
		合作范围内的智能体数量C_n
		合作时长C_t
		竞争范围B_r
		竞争范围内的智能体数量B_n
		竞争时长B_t

个体决策参数		取值范围	初始化数值
	攻击力	0~10	7.1
	防御力	0~10	5.4
	移动速度	0~10	8.2
	侦察范围	0~100	98
	指控范围	0~100	64
静态参数	攻击范围	0~100	95
	通信范围	0~100	84
	侦察通道数量	2、4或8	4
	指控通道数量	2、4或8	8
	攻击通道数量	2、4或8	4
	通信通道数量	2、4或8	4
	资源恢复值	0~10	0.6
	侦察单元消耗量	0~100	63
交互参数	通信单元消耗量	0~100	72
	攻击单元消耗量	0~100	78
	当前士气	0~100	52
	士气增加值	0~10	3.0
	效用函数值	0~1	0.34
动态参数	涌现系数	0~1	0.83
	避障系数	0~1	0.69