一种基于强化学习的智能兵棋推演方法

本发明公开了一种基于强化学习的智能兵棋推演方法，包括：构建动态战场模型：构建可调整的战场模拟平台，定义战场中的地形、资源、部队分布要素；生成强化学习策略并优化：设计一种基于深度强化学习的智能策略生成算法，通过构建状态空间和动作空间，结合局面奖励函数，在多轮训练中生成高效的作战策略；制定红蓝对抗机制：引入双智能体对弈训练机制，将黑方与白方分别建模为强化学习智能体，将红蓝双方分别建模为强化学习智能体，通过多轮交替训练模拟真实的战场博弈；可视化推演结果：提供动态决策可视化功能，能够实时展示战场态势、部队动态和策略执行过程；本发明解决了现有技术中规则固化、策略生成能力有限以及对抗性不足等问题。