Algorithms for searching ship countermeasures to missiles attacks

In this work, we study the situation in which an intelligent missile attacks a ship. We do this with the help of Algorithmic Game Theory: the most suitable AI branch for analysing the behaviour of several entities, described as rational agents, which interact in strategic settings. Speci fically, our problem can be classifi ed as a Simulation-based game: a game in which the agents' utility is not analytical known, but it is the result of a (usually continuous) simulation process. Such games cannot be described in analytical form; instead, a black-box simulator can be queried to obtain potentially noisy samples of utilities. Starting from this, the main focus of our work is to build a software system able to provide in negligible time the best strategy to adopt to evade the missile when the ship on which we are on board detect the incoming threat. In this thesis we investigate the feasibility of such a system, by first formalizing the problem in order to understand and reduce its complexity without loss of generality. Secondly, before to actually begin the search for optimal strategies, we focus on strongly reduce the time taken to run a massive number of experiments. Thirdly, we conduct some experiments to have intuitions on which part of the too big search space we should focus on for our exploration of optimal strategies. Then we study and compare several global optimization algorithms, used to effectively find optimal strategies in given situations but still in the order of tens of minutes. Starting from this, we use some sample generation techniques to generate optimal strategies. Finally, we use some interpolations methods to interpolate strategies for unforeseen situations and we validate the results. We also propose a different approach to solve this last problem, based on the estimation of the utility functions of the agents.

In questo lavoro, studiamo la situazione in cui un missile intelligente attacca una nave. Lo facciamo con l'aiuto della Teoria dei giochi algoritmica: il ramo dell'intelligenza artifi ciale più adatto per analizzare il comportamento di di- verse entità, descritte come agenti razionali, che interagiscono in contesti strategici. In particolare, il nostro problema può essere classi ficato come un gioco basato su simulazione: un gioco in cui l'utilità degli agenti non è nota analiticamente, ma è il risultato di un processo di simulazione (di solito continuo). Tali giochi non possono essere descritti in forma analitica; invece, un simulatore black-box può essere interrogato per ottenere campioni potenzialmente rumorosi di utilità. A partire da questo, l'obiettivo principale del nostro lavoro è quello di costruire un sistema software in grado di dirci in tempi trascurabili la migliore strategia da adottare per eludere il missile quando la nave su cui ci troviamo a bordo rileva la minaccia in arrivo. In questa tesi indaghiamo la fattibilità di tale sistema, formalizzando innanzitutto il problema al fi ne di comprenderne e ridurne la complessità senza perdita di generalità. In secondo luogo, prima di iniziare effettivamente la ricerca di strategie ottime, ci concentriamo su ridurre fortemente il tempo impiegato per eseguire un numero considerevole di esperimenti. In terzo luogo, conduciamo alcuni esperimenti per avere intuizioni su quale parte dello spazio di ricerca troppo grande dovremmo concentrarci sulla nostra esplorazione di strategie ottimali. Quindi studiamo e confrontiamo diversi algoritmi di ottimizzazione globale, usati per trovare efficacemente strategie ottimizzate, ma comunque nell'ordine delle decine di minuti. A partire da questo, utilizziamo alcune tecniche di generazione di campioni per generare strategie ottimali e, infi ne utilizziamo alcuni metodi di interpolazione per interpolare le strategie per situazioni impreviste e validiamo i risultati. Pro- poniamo anche un approccio diverso per risolvere quest'ultimo problema, basato sulla stima delle funzioni di utilità degli agenti.il ramo dell'intelligenza artificiale più adatto per analizzare il comportamento di diverse entità, descritte come agenti razionali, che interagiscono in contesti strategici. In particolare, il nostro problema può essere classificato come un gioco basato su simulazione: un gioco in cui l'utilità degli agenti non è nota analiticamente, ma sono il risultato di un processo di simulazione (di solito continuo). Tali giochi non possono essere descritti in forma analitica; invece, un simulatore black-box può essere interrogato per ottenere campioni rumorosi di utilità. A partire da questo, l'obiettivo principale del nostro lavoro è quello di costruire un sistema software in grado di dirci in tempi trascurabili la migliore strategia da adottare per eludere il missile quando la nave su cui ci troviamo a bordo rileva la minaccia in arrivo. In questa tesi indaghiamo la fattibilità di tale sistema, formalizzando innanzitutto il problema al ne di comprenderne e ridurne la complessità senza perdita di generalità. In secondo luogo, prima di iniziare effettivamente la ricerca di strategie ottime, ci concentriamo su ridurre fortemente il tempo impiegato per eseguire un numero considerevole di esperimenti. In terzo luogo, conduciamo alcuni esperimenti per avere intuizioni su quale parte dello spazio di ricerca troppo grande dovremmo concentrarci sulla nostra esplorazione di strategie ottimali. Quindi studiamo e confrontiamo diversi algoritmi di ottimizzazione globale, usati per trovare efficacemente strategie ottimizzate, ma comunque nell'ordine delle decine di minuti. A partire da questo, utilizziamo alcune tecniche di generazione di campioni per generare strategie ottimali e , infine utilizziamo alcuni metodi di interpolazione per interpolare le strategie per situazioni impreviste e validiamo i risultati. Proponiamo anche un approccio diverso per risolvere quest'ultimo problema, basato sulla stima delle funzioni di utilità degli agenti.