Modelling of Small-Unit Tactical Decision-Making in a Constructive Simulation

Abstract

Modelling of Small-Unit Tactical Decision-Making in a Constructive Simulation

The Canadian Forces, like most military organizations around the world, has increasingly turned to the use of Synthetic Environments, including serious games, to offset training and mission rehearsal costs in the face of shrinking budgets. As the shift to simulation-based training and experimentation continues, the complexity of the simulation scenarios grows and the realism of synthetic entities becomes a limiting factor for effective experimentation and training. While serious games provide unprecedented levels of graphical realism, the AI which controls the game entities has not kept pace. As a result, while serious games provide a framework within which to run training simulations, the lack of Human-Level AI means that in order to achieve training and replay value, these exercises are inherently manpower intensive. While Boyd, Ensley and Klein are major contributors to the field of human decision-making, their models are theoretical and are not easily implemented in a software architecture. We have developed a practical application to decision-making by merging those various theoretical models in order to demonstrate the competitive nature of warfare in the field, and thereby create more credible AI actors. To accomplish this, we have developed a software architecture using Soft Computing techniques to effectively model the time-competitive nature of Boyd’s Observe, Orient, Decide and Act (OODA) loop. This has allowed us to create a more realistic model of the dynamics associated with the tactical decision-making process of small-unit leaders in a synthetic environment.

Modélisation de décisions tactiques pour escouades dans une simulation constructive

Les Forces canadiennes, comme la plupart des organisations militaires du monde entier, se tournent de plus en plus vers l'utilisation d’environnements synthétiques, y compris de jeux sérieux, pour compenser les coûts de formation et de répétitions de mission face aux contractions budgétaires. Alors que la transition vers la formation et l’expérimentation basées sur la simulation se poursuit, la complexité des scénarios de simulation s’accroît et le réalisme des entités synthétiques devient un facteur limitant pour une expérimentation et une formation efficaces. Alors que les jeux sérieux fournissent des niveaux sans précédent de réalisme graphique, l'IA qui contrôle les entités de jeu n'a pas suivi le rythme. Par conséquent, alors que les jeux sérieux fournissent un cadre dans lequel des simulations de formation sont exécutées, le manque d'IA de niveau humain implique que, afin d'atteindre la formation et la valeur de reprise de jeu, ces exercices exigent intrinsèquement de la main-d'œuvre intensive. Bien que Boyd, Ensley et Klein sont les principaux contributeurs au domaine de la prise de décision humaine, leurs modèles sont théoriques et ne sont pas facilement implémentés dans une architecture logicielle. Nous avons créé une application pratique à la prise de décision en fusionnant ces différents modèles théoriques afin de démontrer la nature concurrentielle de la guerre dans un théâtre d’opérations, créant ainsi des acteurs IA plus crédible. Pour ce faire, nous avons développé une architecture logicielle utilisant des techniques de calcul souple afin de modéliser efficacement la nature compétitive temporelle de la boucle Observe, Oriente, Décide et Agir (OODA) de Boyd. Cela nous a permis de créer un modèle plus réaliste de la dynamique associée à la prise de décision tactique, dans un environnement synthétique.