博弈智能基础理论与方法

正高级

（不超过3个）

围绕研究所博弈智能技术与应用成果，凝练相关科学问题，为该方向可持续发展奠定理论和人才基础。具体职责包括：

1.围绕复杂博弈中的分层决策、认知建模、对手拟合、均衡求解、虚实融合的通用求解路径，研究有限开放博弈近似解概念，建立以博弈论、强化学习、大模型为基础的体系化理论方法；

2.具备独立组建队伍进行定向基础研究能力，并在两年之内形成3-5人博弈智能领域的专业基础理论研究队伍。

副高级

（不超过3个）

围绕博弈智能对抗的相关基础理论开展研究，推动构建前沿博弈智能算法与模型体系，产出具有国际影响力的突破性成果。具体职责包括：

1.围绕非完全信息、低约束对手等复杂场景，融合大模型认知规划与强化学习方法，开展对手建模、元策略生成、策略自适应、策略迭代与优化等前沿研究；

2.善于从实际场景需求中提炼科学问题，具备前沿研究与实际需求对接能力。

复杂系统建模与仿真

正高级

（不超过2个）

围绕复杂系统建模仿真与智能推演开展研究，形成体系化成果，助力该方向持续发展和应用落地。具体职责包括：

1.面向博弈智能建模仿真需求，开展智能仿真引擎技术基础理论攻关，在高性能仿真引擎、多范式建模技术、虚实融合仿真、智能建模与推演等方面开展研究，形成创新性成果;

2.带领并有效管理20-30人的团队开展博弈智能体仿真训练以及在国家重大战略场景的落地。

副高级

（不超过2个）

围绕博弈智能系统建模与仿真推演中的基础理论与关键技术开展相关研究，具体职责包括：

1.开展知识体系建模、多范式建模、多模态信息融合与认知推理研究，突破标准化映射、多模态数据对齐、抗干扰融合等关键技术难题；

2.带领5-10人研究团队，推动建立标准化、可推演、自适应的认知与决策智能支撑体系，加速成果工程化落地与应用转化。