采用ABMS（Agent Based Modeling and Simulation，基于Agent的建模与仿真）方法对武器装备体系对抗过程进行合理抽象，建立规范的体系效能仿真评估应用过程，开发有效的体系效能仿真评估系统，进行体系对抗仿真实验，是武器装备体系效能评估的重要发展方向。李群等著的《基于ABMS的体系计算实验方法及应用》以武器装备体系作战效能评估为背景，重点介绍基于Agent的体系计算实验方法、相关工具和应用示例。针对体系论证分析对计算实验的需求，本书从实验过程、模型设计、仿真运行机制、实验设计与分析方法等方面介绍了基于ABMS的体系计算实验方法，并对国外典型案例进行了复现和剖析研究，希望能够为国内武器体系装备论证工作中的应用实践提供一些有益的借鉴。 全书共7章，内容包括体系与体系计算实验、基于ABMS的体系计算实验方法、可组合的体系仿真模型框架、基于进程的Agent体系仿真、近正交拉丁超立方实验设计、基于决策树的体系计算实验分析、航母无人舰载机作战效能分析。 本书可供军事理论和武器装备论证等领域的军事指挥人员和系统分析人员阅读，也可作为高等院校的系统工程、军用仿真、军事运筹等有关专业师生的参考用书。

第1章 体系与体系计算实验
1.1 体系与体系论证
1.1.1 体系
1.1.2 武器装备体系
1.1.3 装备体系效能评估
1.2 一个计算实验示例
1.3 武器装备体系论证的计算实验需求
1.3.1 计算实验方法
1.3.2 体系计算实验面临的挑战
1.3.3 体系计算实验的认识
1.4 面向复杂系统研究的计算实验方法
1.4.1 基于数据的计算实验
1.4.2 基于方程的计算实验
1.4.3 基于仿真的计算实验
1.5 面向体系的计算实验
1.5.1 基于数据的体系计算实验
1.5.2 基于方程的体系计算实验
1.5.3 基于仿真的体系计算实验
1.5.4 面向体系的计算实验应用
1.6 基于仿真的体系计算实验应用
1.6.1 传统的体系仿真方法
1.6.2 面向训练的体系对抗仿真
1.6.3 面向网络中心战的体系仿真分析
1.7 本书的内容和组织
第2章 基于ABMS的体系计算实验方法
2.1 基于Agent的建模与仿真
2.1.1 Agent概念
2.1.2 Agent仿真的特点与应用
2.2 基于ABMS的模型设计方法
2.3 ABMS与体系仿真
2.4 ABMS仿真开发过程
2.4.1 ABMS开发过程
2.4.2 ABMS使用过程
2.5 基于ABMS的体系效能仿真开发与应用过程
2.5.1 体系效能仿真开发过程
2.5.2 体系效能仿真应用过程
2.6 基于ABMS的体系计算实验框架
2.6.1 体系架构定义
2.6.2 仿真想定设计
2.6.3 体系实验设计
2.6.4 数据收集和整理
2.6.5 Agent体系仿真模型开发
2.6.6 仿真模型测试与验证
2.6.7 体系仿真计算
2.6.8 计算数据整合
2.6.9 体系实验分析
第3章 可组合的体系仿真模型框架
3.1 模型框架概述
3.1.1 Agent层次结构
3.1.2 蚂蚁Agent与SEAS Agent
3.1.3 Agent类型
3.1.4 Agent自述
3.1.5 Agent结构
3.1.6 Agent分形网络结构
3.2 作战实体Agent
3.2.1 对象层次
3.2.2 作战单元Unit
3.2.3 地面实体Vehicle
3.2.4 空中实体Plane
3.2.5 空间实体Satellite
3.3 装备对象Device
3.3.1 通信设备
3.3.2 传感器
3.3.3 武器系统
3.4 战场环境对象
3.5 Agent行为表示
3.5.1 行为建模方法比较
3.5.2 基于进程交互仿真的TPL脚本
3.5.3 行为原语
3.6 基于ABMS的体系模型组合规范
第4章 基于进程的Agent体系仿真
4.1 进程交互仿真及实现方法
4.1.1 进程交互仿真
4.1.2 进程交互仿真的实现方法
4.1.3 基于进程例程的进程交互仿真
4.2 基于进程仿真的ABMS仿真调度策略
4.2.1 Agent模型架构
4.2.2 基于进程仿真的Agent调度方法
4.2.3 Agent状态更新
4.3 基于ABMS的体系仿真模型框架
4.3.1 仿真模型框架组成
4.3.2 基于进程的体系仿真模型调度
4.3.3 作战实体的状态更新
4.3.4 相关算法
4.4 决策行为进程
4.4.1 基本脚本的决策行为进程
4.4.2 无延迟操作和延迟操作
4.5 体系效能分析仿真平台原型
4.5.1 系统组成
4.5.2 系统启动
4.5.3 仿真想定模型
4.5.4 仿真运行
4.5.5 体系效能分析仿真应用开发过程
4.6 仿真示例
4.6.1 问题背景与想定
4.6.2 仿真想定
4.6.3 Agent仿真模型开发
4.6.4 仿真结果分析
4.6.5 ISR的影响分析
第5章 近正交拉丁超立方实验设计
5.1 典型实验设计方法
5.2 面向大规模影响因素的实验设计
5.2.1 仿真模型的数学描述
5.2.2 均匀设计
5.2.3 正交拉丁超立方矩阵
5.3 近正交拉丁超立方实验设计
5.3.1 改进正交拉丁超立方矩阵及评价准则
5.3.2 改善近正交拉丁超立方矩阵的正交性
5.3.3 近正交拉丁超立方实验设计算法
5.4 构建近正交拉丁超立方矩阵
5.4.1 变量数为2～7的NOLH矩阵
5.4.2 变量数为8～10的NOLH矩阵
5.4.3 变量数为12～15的NOLH矩阵
5.4.4 变量数为17～22的NOLH矩阵
5.4.5 构造二次实验
5.5 算法验证
5.5.1 近似正交矩阵（N0）3311第一次实验的回归分析
5.5.2 正交矩阵（O）3311的实验回归分析
5.5.3 近似正交矩阵（N0）3211的第二次实验的回归分析
5.5.4 实验
第6章 基于决策树的体系计算实验分析
6.1 研究现状
6.2 决策树算法基础
6.2.1 决策树生成
6.2.2 决策树剪枝
6.2.3 经典决策树算法
6.2.4 模糊集和粗糙集概念
6.3 基于模糊集的分类回归树算法
6.3.1 基于模糊集的CART算法
6.3.2 基于模糊集的加权CART算法
6.4 基于粗糙集的多变量决策树算法
6.4.1 多变量决策树算法概述
6.4.2 基于粗糙集的加权多变量决策树算法
6.5 算法性能分析与实验