大模型驱动的仿真对抗环境自演化机制研究
摘要
对抗仿真的真实性不仅取决于对手是否聪明，还取决于对抗场景是否充分。当前对抗场景依靠人工设计，设计者的认知边界就是推演的覆盖边界。复杂对抗中涌现的新态势、新编组、新行动逻辑，人工不可能穷举，编不到的场景天然不进入验证。本问题的思路是让大模型自主扮演命题者、求解者与验证者，形成自驱动的场景生成闭环，将对抗场景从有限枚举推向无限生成，把人力编不出、想不到的情况纳入推演视野，让未知风险在持续演化中暴露。
分类
基础理论
内涵
探索大模型在指挥控制仿真中通过扮演命题者、求解者与验证者三种角色形成自驱动场景演化闭环的机制，使对抗场景从人工枚举转向自主生成，将传统编不到、想不到的对抗态势纳入推演验证范围，以持续演化的对抗环境倒逼体系全面检验。
背景
该问题的突破着力解决当前对抗仿真中最棘手的场景穷举困境。基于大模型让系统自主生成对抗场景并驱动智能体自适应进化，提升对未知对抗行为的发现能力。 一是为智能蓝军建模、作战概念验证提供底层驱动。蓝方在循环对抗中自发产生新战法、新编组、新行动样式，不再受限于人工编剧的想象力上限，使每一轮推演都有新的对抗变量注入。 二是将压力测试从检验已有方案升级为创造不确定性。自演化驱动下，对抗场景由系统内生而非人工外推，体系短板在持续对抗中被自然暴露，验证结论的置信度跃升一个台阶。 三是推动指挥控制仿真从数字孪生向数字原生跃迁。场景不再是对已知战争的复刻，而是对可能战争的预演。这对智能化战争条件下的指挥训练、装备论证与体系设计具有重大牵引价值。
难点
难点一：自博弈的可持续退化问题。现有框架普遍出现性能先升后降、最终平台化的非单调增长现象，模型在有限轮次后策略空间塌缩，命题难度无法持续匹配求解能力的提升，训练循环容易失效。 难点二：生成场景的军事合理性。大模型自主生成的对抗场景存在内在张力，发散不足则场景重复、失去演化意义，发散过度则脱离实际约束，产出逻辑不自洽或物理不可行的虚假态势。 难点三：多智能体动态环境下的演化稳定性。指挥控制场景涉及红蓝双方多节点博弈，单模型的“命题—求解—验证”闭环扩展到群体交互时，策略更新节拍不一致、回报信号延迟，容易导致演化方向发散而非收敛。