A Hierarchical Hybrid AI Approach: Integrating Deep Reinforcement Learning and Scripted Agents in Combat Simulations

📄 arXiv: 2512.00249v1 📥 PDF

作者: Scotty Black, Christian Darken

分类: cs.LG, cs.AI, cs.MA

发布日期: 2025-11-28

备注: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2408.13333

期刊: I/ITSEC 2025

💡 一句话要点

提出分层混合AI方法，融合深度强化学习与脚本智能体，提升作战模拟性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 分层混合智能 深度强化学习 脚本智能体 作战模拟 兵棋推演

📋 核心要点

  1. 现有作战模拟智能体主要依赖脚本方法，缺乏在复杂动态环境中适应性。
  2. 提出分层混合AI架构，战术层使用脚本智能体，战略层使用强化学习智能体。
  3. 该方法结合了脚本智能体的可靠性与强化学习的自适应性，提升了整体性能。

📝 摘要（中文）

在支持兵棋推演的作战模拟领域，智能体的开发主要采用基于规则的脚本方法，深度强化学习(RL)方法是最近才引入的。脚本智能体在受控环境中具有可预测性和一致性，但在动态、复杂场景中由于其固有的不灵活性而表现不足。相反，RL智能体擅长适应性和学习，在处理不可预见的情况方面具有潜在的改进，但面临着诸如黑盒决策过程和大型模拟环境中的可扩展性问题等重大挑战。本文提出了一种新颖的分层混合人工智能(AI)方法，该方法将脚本智能体的可靠性和可预测性与RL的动态自适应学习能力相结合。通过分层构建AI系统，该方法旨在利用脚本智能体进行例行的战术级决策，利用RL智能体进行更高层次的战略决策，从而解决每种方法的局限性，同时利用它们的优势。结果表明，这种集成显著提高了整体性能，为在复杂模拟环境中开发和训练智能体提供了一个鲁棒、适应性强且有效的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：在作战模拟中，现有智能体方法（主要是脚本智能体）难以应对复杂、动态的战场环境。脚本智能体虽然可预测，但在面对突发情况时缺乏灵活性。强化学习智能体虽然具有自适应性，但存在黑盒决策过程和可扩展性问题，难以直接应用到大型复杂场景中。

核心思路：论文的核心思路是将脚本智能体和强化学习智能体进行分层融合，利用各自的优势。脚本智能体负责处理战术层面的常规决策，保证可靠性和可预测性；强化学习智能体负责处理战略层面的决策，提升自适应性和学习能力。通过分层架构，可以有效解决单一方法的局限性。

技术框架：该方法采用分层架构，包含两个主要层级：战术层和战略层。战术层由多个脚本智能体组成，负责执行具体的战术动作，例如移动、攻击等。战略层由一个或多个强化学习智能体组成，负责制定整体战略目标，并指导战术层的智能体执行相应的动作。两个层级之间通过接口进行通信，战略层将决策传递给战术层，战术层将执行结果反馈给战略层。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将脚本智能体和强化学习智能体进行分层融合，充分利用了两种方法的优势，克服了各自的局限性。与传统的单一智能体方法相比，该方法具有更强的鲁棒性、适应性和可扩展性。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。这些细节可能根据具体的作战模拟场景和智能体类型进行调整。未来的研究可以进一步探索不同类型的脚本智能体和强化学习算法，以及更有效的分层架构和通信机制。

📊 实验亮点

论文摘要中提到，该方法显著提高了整体性能，但没有提供具体的性能数据、对比基线和提升幅度。具体的实验结果未知，需要查阅论文全文才能了解。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种作战模拟、军事训练和兵棋推演系统。通过构建更智能、更逼真的虚拟对手，可以提升训练效果，辅助战略决策，并为军事研究提供更可靠的实验平台。此外，该方法也可推广到其他需要智能决策的复杂系统，例如交通控制、资源管理等。

📄 摘要（原文）

In the domain of combat simulations in support of wargaming, the development of intelligent agents has predominantly been characterized by rule-based, scripted methodologies with deep reinforcement learning (RL) approaches only recently being introduced. While scripted agents offer predictability and consistency in controlled environments, they fall short in dynamic, complex scenarios due to their inherent inflexibility. Conversely, RL agents excel in adaptability and learning, offering potential improvements in handling unforeseen situations, but suffer from significant challenges such as black-box decision-making processes and scalability issues in larger simulation environments. This paper introduces a novel hierarchical hybrid artificial intelligence (AI) approach that synergizes the reliability and predictability of scripted agents with the dynamic, adaptive learning capabilities of RL. By structuring the AI system hierarchically, the proposed approach aims to utilize scripted agents for routine, tactical-level decisions and RL agents for higher-level, strategic decision-making, thus addressing the limitations of each method while leveraging their individual strengths. This integration is shown to significantly improve overall performance, providing a robust, adaptable, and effective solution for developing and training intelligent agents in complex simulation environments.