- Код статьи
- 10.31857/S0005231024100103-1
- DOI
- 10.31857/S0005231024100103
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 10
- Страницы
- 144-154
- Аннотация
- Построена модель, описывающая противостояние двух армий, каждая из которых одновременно содержит боевые единицы двух типов: с непрерывным и дискретным огнем. Исследована структура оптимальной композиции армии, составленной как ответ на известную композицию армии противника. Для проверки теории проведены симуляции сражений в простой стратегической игре – автобаттлере.
- Ключевые слова
- исследование операций стратегические игры модели Ланчестера–Осипова
- Дата публикации
- 15.10.2024
- Год выхода
- 2024
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 4
Библиография
- 1. Осипов М.П. Влияние численности сражающихся сторон на их потери // Военный сборник. 1915. Т. 6. С. 59–74.
- 2. Lanchester F.W. Aircraft in Warfare: the Dawn of the Fourth Arm. London: Constable & Co. Ltd. 1916.
- 3. Schaffer M.B. Lanchester models of guerrilla engagements // Oper. Res. 1968. V. 16. P. 457–488.
- 4. Fox W.P. Discrete combat models: Investigating the solutions to discrete forms of Lanchester’s combat models // Int. J. Oper. Res. Inf. Syst. 2010. V. 1. P. 16–34.
- 5. Baik S. A Raid-Type War-Game Model Based on a Discrete Multi-Weapon Lanchester’s Law // Management Sci. Finan. Engineer. 2013. V. 19. P. 31.
- 6. Laryushin I.D. Advanced Lanchester Combat Model for Inhomogeneous Armies in RTS Games // IEEE Trans. Games. 2023. V. 15. P. 148–156.
- 7. Stanescu M., Barriga N., Buro M. Using Lanchester attrition laws for combat prediction in StarCraft // AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment. 2015. V. 11. P. 86–92.
- 8. Vinyals O., Babuschkin I., Czarnecki W. M., et al. Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning // Nature. 2019. V. 575. P. 350–354.
- 9. Zong Y., Lin L., Wang S., Cui Z., Chen Y. Improvements and Challenges in StarCraft II Macro-Management A Study on the MSC Dataset // J. Theory Practic. Engineer. Sci. 2023. V. 3. P. 29–35.
- 10. Xu J., Chen S., Zhang L., et al. Lineup mining and balance analysis of auto battler // Proceedings of the 2020 International Conference on Aviation Safety and Information Technology. 2020. P. 169–176.
- 11. Gong Y.J., Guo J.X., Lin D.L., et al. Automated team assembly in mobile games: a data-driven evolutionary approach using a deep learning surrogate // IEEE Trans. Games. 2022. V. 15. P. 67–80.
- 12. Ponomarenko A.A., Sirotkin D.V. Dota Underlords game is NP-complete // arXiv preprint arXiv:2007.05020. 2020.
- 13. Краснощеков П.С., Петров А.А. Принципы построения моделей. М.: Изд-во МГУ, 1983.
- 14. Keane T. Combat modelling with partial differential equations // Appl. Math. Mod. 2011. V. 35. P. 2723–2735.
- 15. Еремин А.А. Использование “варгеймов” в исследовании международных отношений // МЭиМО. 2021. Т. 65. С. 90–100.
- 16. Gentile G. et al. Revisiting RAND’s Russia Wargames After the Invasion of Ukraine. Santa Monica, CA: RAND, 2023.
- 17. Cancian M.F., Cancian M., Heginbotham E. The First Battle of the Next War: Wargaming a Chinese Invasion of Taiwan. Washington: Center for Strategic and International Studies, 2023.
