(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111482468.5 (22)申请日 2021.12.07 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113902355 A (43)申请公布日 2022.01.07 (73)专利权人 中国科学院自动化研究所 地址 100190 北京市海淀区中关村东路95 号 (72)发明人 黄凯奇　赵美静　尹奇跃　 (74)专利代理 机构 北京华夏泰和知识产权代理 有限公司 1 1662 代理人 李永叶 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06N 20/00(2019.01)审查员 沈乐平 (54)发明名称 一种人机对抗能力评估评测方法和系统 (57)摘要 本发明提出一种人机对抗能力评估评测方 法和系统。 其中， 方法包括： 根据对手信息和初始 环境信息， 构建评测对象的人机对抗能力模型； 根据人机对抗能力模型生成人机对抗能力分级 对抗环境； 设置评测对象 的各个能力等级评估评 测的通过指标； 根据所述通过指标， 计算评测对 象能力等级。 本发明公开的上述方法围绕人机对 抗的三要素， 即 “人”（对手识别） 要素、 “机”（行为 建模） 要素和 “物”（空间认知） 要素构建能力表征 模型， 形成了形式化的能力评估评测方法， 为智 能体能力发展方向提供了任务环境 生成依据。 权利要求书3页 说明书12页 附图3页 CN 113902355 B 2022.04.05 CN 113902355 B 1.一种人机对抗能力评估评测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 步骤S1、 根据对手信息和初始 环境信息， 构建评测对象的人机对抗能力模型； 步骤S2、 根据人机对抗能力模型生成人机对抗能力分级对抗环境； 步骤S3、 设置 评测对象的各个能力等级评估评测的通过指标； 步骤S4、 根据所述通过指标， 计算评测对象在所述人机对抗能力分级对抗环境中的能 力等级； 所述对手信息包括： 对手数量、 对手风格、 对手的主体规模和对手的主体 类型； 初始环境信息包括： 对抗 地图、 初始对抗场景； 所述对手风格指根据对手是否具有学习能力分为学习型对手和非学习型对手； 所述对手的主体 类型指根据对手的主体组成结构分为同构主体和异构主体； 所述初始对抗场景指对手的主体在对抗 地图上的初始 布局； 所述人机对抗能力模型的三类能力维度： 对手识别维度、 行为建模维度、 空间认知维 度； 所述对手识别维度包括两个特 征： 对手数量、 对手风格； 所述行为建模维度包括两个特 征： 对手的主体规模、 对手的主体 类型； 所述空间认知维度包括两个特 征： 对抗地图、 初始对抗场景； 所述根据 人机对抗能力模型生成人机对抗 能力分级对抗环境的具体方法包括： 所述对 手识别维度细分为初级、 中级和高级三种对抗环境， 分别是： 对手识别维度初级对抗环境： 小于等于第一阈值的非学习型对手的对抗环境； 对手识别维度中级对抗环境： 大于第一阈值的非学习型对手的对抗环境； 对手识别维度高级对抗环境： 大于第一阈值的学习型对手的对抗环境； 所述行为建模维度细分为初级、 中级和高级三种对抗环境， 分别是： 行为建模维度初级对抗环境： 小于等于第二阈值的同构主体行为的对抗环境； 行为建模维度中级对抗环境： 小于等于第二阈值的异构主体行为的对抗环境； 行为建模维度高级对抗环境： 大于第二阈值的异构主体行为的对抗环境； 所述空间认知维度细 分为初级、 中级和高级三种对抗环境， 分别是： 固定场景固定地图 对抗环境、 临机场景固定地图对抗环境、 临机场景临机地图对抗环境； 根据三类能力维度的细分对抗环境， 组合成四类综合对抗环境， 每一类综合对抗环境 对应一个能力等级。 2.根据权利要求1所述的一种人机对抗 能力评估评测方法， 其特征在于， 所述 四类综合 对抗环境的能力等级分为： 0级、 1级、 2级和3级； 所述0级为具备对手识别维度、 行为建模维度和 空间认知维度这三个维度中任意维度 的初级对抗环境对应的能力等级； 所述1级为具备对手识别维度、 行为建模维度和 空间认知维度这三个维度中任意独立 维度中级或高级对抗环境对应的能力等级； 所述2级为具备对手识别维度、 行为建模维度和 空间认知维度这三个维度中任意两个 维度中级或高级对抗环境组合对应的能力等级； 所述3级为同时具备对手识别维度、 行为建模维度和 空间认知维度这三个维度中级或 高级对抗环境组合对应的能力等级。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 113902355 B 23.根据权利要求2所述的一种人机对抗 能力评估评测方法， 其特征在于， 所述设置评测 对象的各个能力等级评估评测的通过指标的具体方法包括： 设置评测对象在各个能力等级对抗环境下的对抗次数和胜率阈值。 4.根据权利要求3所述的一种人机对抗 能力评估评测方法， 其特征在于， 所述根据 所述 通过指标， 计算评测对象在所述人机对抗能力分级对抗环境中的能力等级的具体方法包 括： 步骤S41、 按照能力等级由低到高的顺序， 对每一个能力等级， 随机生成相应对抗次数 的综合对抗环境， 评测对象在这些综合对抗环境下进行对抗， 计算平均胜率； 步骤S42、 判断所述平均胜率是否大于等于所述能力等级所设置的胜率阈值， 如果是， 转到步骤S43， 否则转到步骤S41； 步骤S43、 将所述能力等级数进行减一计算， 判断计算结果是否大于等于零， 是则转到 步骤S44， 否则转到步骤S45； 步骤S44、 输出所述计算结果， 作为评测对象的能力等级评估评测结果； 步骤S45、 输出评测对象不具 备人机对抗能力。 5.一种用于人机对抗能力评估评测系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 第一处理模块， 被配置为， 根据对手信 息和初始环境信 息， 构建评测对象的人机对抗 能 力模型； 所述对手信息包括： 对手数量、 对手风格、 对手的主体规模和对手的主体 类型； 初始环境信息包括： 对抗 地图、 初始对抗场景； 所述对手风格指根据对手是否具有学习能力分为学习型对手和非学习型对手； 所述对手的主体 类型指根据对手的主体组成结构分为同构主体和异构主体； 所述初始对抗场景指对手的主体在对抗 地图上的初始 布局； 所述人机对抗能力模型的三类能力维度： 对手识别维度、 行为建模维度、 空间认知维 度； 所述对手识别维度包括两个特 征： 对手数量、 对手风格； 所述行为建模维度包括两个特 征： 对手的主体规模、 对手的主体 类型； 所述空间认知维度包括两个特 征： 对抗地图、 初始对抗场景； 第二处理模块， 被 配置为， 根据人机对抗能力模型生成人机对抗能力分级对抗环境； 第三处理模块， 被 配置为， 设置 评测对象的各个能力等级评估评测的通过指标； 第四处理模块， 被配置为， 根据所述通过指标， 计算评测对象在所述人机对抗能力分级 对抗环境中的能力等级； 所述根据 人机对抗能力模型生成人机对抗 能力分级对抗环境的具体方法包括： 所述对 手识别维度细分为初级、 中级和高级三种对抗环境， 分别是： 对手识别维度初级对抗环境： 小于等于第一阈值的非学习型对手的对抗环境； 对手识别维度中级对抗环境： 大于第一阈值的非学习型对手的对抗环境； 对手识别维度高级对抗环境： 大于第一阈值的学习型对手的对抗环境； 所述行为建模维度细分为初级、 中级和高级三种对抗环境， 分别是： 行为建模维度初级对抗环境： 小于等于第二阈值的同构主体行为的对抗环境； 行为建模维度中级对抗环境： 小于等于第二阈值的异构主体行为的对抗环境；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 113902355 B 3