1．形势评估的技术 　　形势评估是对当前形势的估计和对未来形势的预测。主要技术包括： 　　黑板系统 在黑板系统中，当前状态被分解为不同部分，并加到黑板上适当位置。分析这些信息，并预测未来发展，结果也加在黑板上。 　　专家系统 即产生式规则系统，包括规则库、事实库、推理引擎。遵循"匹配-选择-应用"的循环。这是常用的技术。 　　基于范例的推理 系统的知识用一组范例库表示，一个范例用一组特征来表示。所有范例有同样的数据结构。当出现新的形势（目标范例）时，它与库中的范例比较，找出最接近的范例，实现评估。 贝叶斯信任网 这是基于贝叶斯定理。当已知状态S的先验概率，且观察到状态S的相关事件E，则可以计算状态S的后验概率。 　　2．决策制订的技术 　　决策制订可以使用上述的形势评估的技术，也可使用下述的基于效用理论的决策。状态的效用值由效用函数计算，是状态的非线性函数。 　　基本的效用理论 设在当前的状态下，采用的决策方案为Ai，产生的可能状态为Sj，每个状态的效用值为U（Sj），概率是Pj，则该决策的期望效用值为E（Ai）=∑Pj U（Sj）。期望效用值最大的方案是最佳方案。 　　多属性效用理论 当影响效用值的因素不只一个时，需要用适当的方法计算效用值，在各属性满足互斥条件，即各自的效用值互相独立时，可以用加法计算效用值。 　　随机效用理论 用随机变量计算效用值，有更好的灵活性和可变形。 　　3．规划的技术 　　规划就是制订部队作战方案。主要技术包括： 　　产生式规则或决策表 这是常用的技术。但是对规则库或决策表中不存在的情况不能处理。 　　组合式搜索或遗传算法 计算代价高，一般用作辅助手段。能产生完整的规划，并在新情况下规划新的方案。 　　采用规划模板或基于范例的推理 规划模板与作战条例一致，用来把作战任务规划成行动计划。两种方法都采用经验知识，符合人的行为，但灵活性和适应性较差。 　　基于仿真的规划 它对可供选择的规划进行仿真，实现快速评估、修改、细化和优化。 　　4．学习的技术 　　学习过程最难实现，多数仿真系统没有学习功能。常用技术包括： 　　基于规则的模型 当出现新情况或冲突时，问题求解过程进行求解，构成新的规则。在有噪声时，灵活性较差。 　　基于范例的模型 它再现了人的学习过程。通过存储过去求解问题的经验（即范例），当出现新问题时，利用与已知范例的相似性进行求解、更新及存储。 　　神经网络技术 首先根据问题需要确定网络结构和神经元的响应函数，然后用样本的输入和输出调整网络的连接权值。 　　其他模型 如模拟退火方法，遗传算法等。 　　5．多Agent的技术 　　当不同的Agent之间实现协同工作时，需要多Agent技术。核心问题是，多Agent之间的协调工作，以及共同适应（Coadapted）问题。它研究将多个Agent组织成一个群体，并使各个Agent有效地协调合作，产生共同适应行为，达到总体上解决问题。主要方法包括： 　　基于符号推理系统的协调方法； 　　基于行为主义的协调方法； 　　基于进化机制的协调方法。