IFPV: An Integrated Multi-Agent Framework for Generative Operational Planning and High-Fidelity Plan Verification

📄 arXiv: 2605.14851v1 📥 PDF

作者: Zhigao Huang, Zhengqing Hu, Dong Chen, Shaohan Zhang, Zhao Jin, Bo Zhang, Han Wu, Mingliang Xu

分类: cs.MA, cs.AI

发布日期: 2026-05-14

备注: Submitted to Neurocomputing

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出IFPV框架，解决复杂战场环境下作战规划生成与验证难题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 作战规划 多智能体系统 对抗认知模拟 计划验证 战场环境 人工智能 军事应用

📋 核心要点

  1. 传统作战规划生成方法面临可行性问题，验证方法则存在验证不充分的挑战。
  2. IFPV框架通过多视角分层智能体（MPHA）进行作战规划生成，并使用对抗认知模拟引擎（ACSE）进行高保真验证。
  3. 实验表明，IFPV显著提高了任务成功率并降低了作战成本，ACSE也提升了对作战计划漏洞的识别能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于生成式作战规划和高保真计划验证的集成多智能体框架IFPV。IFPV由两个紧密耦合的模块组成：用于生成式作战规划的多视角分层智能体（MPHA）和用于高保真对抗计划验证的对抗认知模拟引擎（ACSE）。MPHA通过探路者、分析师和规划师智能体的协作，将指挥官意图分解为可执行的多平台战术行动序列。ACSE引入了一个配备定制世界模型的对手，该模型预测关键平台的未来演变，并对候选计划进行动态反制。在非对称作战战术模拟器（ACTS）中的仿真实验表明，与单步大型语言模型（LLM）规划基线相比，IFPV的任务成功率提高了19.4%，作战成本降低了41.7%。与传统的基于规则的验证器相比，ACSE的平均压制率提高了31.8%，表明所提出的验证环境在揭示候选计划的潜在漏洞方面更加严格和具有区分性。

🔬 方法详解

问题定义：在复杂且快速变化的战场环境中，如何高效生成可行的作战计划，并对其进行充分验证，是现代作战指挥的关键挑战。传统方法在作战计划生成方面，难以保证生成方案的可行性；在计划验证方面，验证的充分性不足，难以发现潜在的漏洞和风险。

核心思路：本文的核心思路是将作战规划生成和验证过程整合到一个多智能体框架中。通过多视角分层智能体（MPHA）模拟作战规划过程，利用对抗认知模拟引擎（ACSE）进行高保真对抗验证。这种集成的方式能够有效提高作战计划的可行性和可靠性。

技术框架：IFPV框架包含两个主要模块：MPHA和ACSE。MPHA负责作战计划的生成，它由探路者（Pathfinder）、分析师（Analyst）和规划师（Planner）三个智能体组成，分别负责任务分解、态势分析和行动规划。ACSE负责对生成的作战计划进行验证，它通过构建一个具有认知能力的对抗环境，模拟敌方行为，从而评估计划的鲁棒性和有效性。

关键创新：IFPV的关键创新在于将作战规划生成和验证过程紧密集成，并引入了对抗认知模拟引擎（ACSE）进行高保真验证。ACSE通过模拟敌方行为，能够更有效地发现作战计划中的潜在漏洞，从而提高计划的可靠性。此外，MPHA的多智能体协作机制也提高了作战规划的效率和灵活性。

关键设计：MPHA中，探路者智能体负责将指挥官的意图分解为多个子任务；分析师智能体负责分析战场态势，评估各种行动方案的风险和收益；规划师智能体负责制定具体的行动计划。ACSE中，对手配备了定制的世界模型，能够预测关键平台的未来演变，并采取动态反制措施。ACSE使用强化学习算法训练对手的认知能力，使其能够更好地模拟敌方行为。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，与单步大型语言模型（LLM）规划基线相比，IFPV的任务成功率提高了19.4%，作战成本降低了41.7%。与传统的基于规则的验证器相比，ACSE的平均压制率提高了31.8%，表明ACSE能够更有效地发现作战计划中的潜在漏洞。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于军事作战指挥、智能兵棋推演、无人系统协同等领域。通过IFPV框架，可以辅助指挥员快速生成可行的作战计划，并对其进行充分验证，从而提高作战决策的效率和准确性，降低作战风险。此外，该框架还可以用于训练作战人员，提高其应对复杂战场环境的能力。

📄 摘要（原文）

Operational plan generation and verification are critical for modern complex and rapidly changing battlefield environments, yet traditional generation and verification methods still respectively face the challenges of generation infeasibility and verification insufficiency. To alleviate these limitations, we propose an Integrated Multi-Agent Framework for Generative Operational Planning and High-Fidelity Plan Verification (IFPV). IFPV consists of two tightly coupled modules: Multi-Perspective Hierarchical Agents (MPHA) for generative operational planning and an Adversarial Cognitive Simulation Engine (ACSE) for high-fidelity adversarial plan verification. MPHA decomposes commander intent into executable multi-platform tactical action sequences through the collaboration of Pathfinder, Analyst, and Planner agents. ACSE introduces an opponent equipped with a customized world model, which predicts the future evolution of mission-critical platforms and conducts dynamic counteractions against candidate plans. Simulation experiments in the Asymmetric Combat Tactic Simulator (ACTS) show that IFPV improves mission success by 19.4% and reduces operational cost by 41.7% compared with a single-step large language model (LLM) planning baseline. Compared with a traditional rule-based validator, ACSE increases the average suppression rate by 31.8%, indicating that the proposed verification environment is stricter and more discriminative in revealing the latent vulnerabilities of candidate plans. The code for IFPV can be found at https://github.com/zhigao3ks/IFPV.