智能兵棋推演系统算法与模型技术要求TCICC 31007-2025.pdf

1、智能兵棋推演系统算法与模型技术要求TCICC 31007-2025讲解了针对智能兵棋推演系统在算法设计、模型构建、验证评估及部署集成等关键环节的技术规范体系。该标准从顶层设计出发，系统性地提出了多种适应不同任务场景的算法架构模式，包括OODA分层架构、端到端架构、分布式架构和杀伤网架构，以支撑多样化作战环境下的智能决策需求。在算法实现路径方面，文件明确了知识驱动、数据驱动以及知识与数据融合驱动三类主要决策算法的技术路线，强调通过结合领域先验知识与机器学习能力，提升智能体在高动态、强对抗环境中的推理精度与行为鲁棒性。在模型开发层面，标准规定了统一的模型目录结构、核心功能模块划分、接口协议定义以及

2、必需函数集，保障模型具备良好的可读性、可维护性和系统兼容性。文档还细化了从训练初始化到感知-判断-决策-行动（OODA）闭环运行机制、奖励函数设定、训练终止条件、检查点保存策略、版本控制机制以及并行训练支持等全流程技术要求，确保模型研发过程的规范性与高效性。同时，为科学衡量模型性能，标准建立了涵盖基础性能指标、决策质量水平与系统综合效能的多维度评估体系，并配套标准化的测试方法与评估流程。在应用落地方面，明确指出运行环境配置要求和系统集成技术规范，推动智能算法模型在实际推演平台中的稳定部署与持续优化。附录部分提供空战典型场景下的模型结构示例与接口数据格式参考，显著增强了标准的实践指导意义。智能兵

3、棋推演系统算法与模型技术要求TCICC 31007-2025适用于从事国防军事智能化系统研发、应急指挥仿真平台建设、安全对抗推演系统开发及相关人工智能决策技术研发的科研机构、高等院校、军工企业和信息技术公司。本标准特别适用于参与智能兵棋推演系统开发的算法工程师、软件架构师、系统集成工程师以及从事模型训练、调优与性能评估的专业技术人员。在行业应用领域上，广泛覆盖军队指挥自动化系统的研制与升级、国防教育与作战训练模拟平台开发、公共安全突发事件应急演练系统设计，同时也可拓展至商业竞争态势推演、网络安全攻防对抗模拟等涉及复杂博弈与智能决策的非军事应用场景。通过建立统一的技术框架与实施规范，该标准有效促进了跨部门、跨平台间的模型互操作性与成果复用能力，提升了智能决策系统的标准化、模块化和可验证水平，为构建高可信、强适应性的智能推演体系提供了坚实的技术支撑。