作战任务优选建模及求解方法研究

针对作战任务规划中的任务优选问题，结合属性图与影响网定义一种作战任务图，以描述任务、效果及其相互之间的关系。基于作战任务图构建任务优选模型，提出作战效果网络传播算法和资源约束判断算法，并利用改进的差分进化算法进行求解。实验结果表明，作战任务图能够形象地描述作战任务及效果之间的关系，而基于作战任务图的模型及求解方法具有可行性和有效性。     

基于直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子TOPSIS的多属性群决策方法

提出一种改进的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,即直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子TOPSIS的多属性群决策方法.首先,定义了直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子Hamming距离,并运用模糊测度,Choquet积分,Shapley值定义了直觉模糊算术广义λ-Shapley Choquet积分算子和直觉模糊几何广义λ-Shapley Choquet积分算子,并分析其有关性质;然后利用直觉模糊决策矩阵Hamming距离和记分函数和精确函数确定专家模糊测度和属性模糊测度;进而给出直觉模糊环境下方案优选的算法;最后,通过算例进一步说明了该直觉模糊TOPSIS方法的有效性.     

空地异构无人系统侦察任务规划方法

相对空中同构无人系统,空地异构无人系统的运动能力、资源载荷、作战场景等异构性质会导致约束条件增多,使求解模型计算量显著增加,协同作战任务的建模和大规模问题的高效求解是需要解决的关键问题。以无人系统完成任务的时间、路径代价、侦察收益为目标函数,同时考虑无人平台续航能力等约束条件,合理构建了空地异构无人系统侦察任务的多目标规划模型;针对具有多威胁区的城市作战环境,考虑无人平台任务路径的安全性和时效性,分别提出了无人机和无人车改进A*算法路径规划策略。针对蛇优化算法(snake optimizer,SO)优化效果不稳定、容易陷入局部最优解的问题,结合粒子群算法和遗传算法提出了改进蛇优化算法(improved snake optimizer,IMSO）;通过Python语言进行了仿真验证和与现有算法的对比分析,验证了模型的可行性和算法的优越性。不同算法在由小到大的3种任务载荷设置下独求解10次,IMSO的平均目标函数值分别为SO的100.11%、108.99%和110.01%,可以看出IMSO能多次跳出局部最优,算法的稳定性、最终适应度值均好于SO,在较大规模问题的求解上更具有优越性。     

军事信息系统服务资源分配并行优化方法

针对如何提高面向服务军事信息系统中任务工作流执行的时效性和成功概率, 提出了服务资源分配的并行优化方法. 首先给出了服务资源分配的系统框架, 在分析服务并行执行数目、 任务成功率、任务完成时间及服务执行代价之间关系的基础上, 建立了服务并行优化的目标规划数学模型, 并提出了一种求解该模型的改进粒子群算法(DPSO). 该算法通过引入粒子细微扰动、优化粒子飞行边界及粒子优胜劣汰等扩大搜索范围,提高获得最优解的概率. 实验结果表明服务分配的并行优化及其DPSO 求解算法是提高任务工作流执行成功率和时效性的有效方法.     

含时间窗联合作战计划问题的建模与求解

实际作战过程中时间窗(time window)属性是作战任务具有的一类重要属性. 结合作战计划的制定过程, 阐明了作战计划所固有的层次性, 以及各指挥层次中任务与计划的关系; 以多兵种联合作战战役计划为研究对象, 建立了含时间窗联合作战计划问题数学模型, 并通过扩展的多维动态列表规划算法(EMDLS)予以求解. 案例结果表明, 解算出的作战计划合理可行.     

基于自适应进化粒子群算法的多目标优化方法

提出一种自适应进化粒子群优化算法(AEPSO),以提高多目标优化 PSO算法的性能.AEPSO算法把非支配排序技术、自适应惯性权重和特殊的变异操作引入到PSO算法中,来提高算法的全局搜索能力和粒子的多样性.与常用的整体加权方法来处理多目标优化问题不同,AEPSO算法采用非劣解排序来引导粒子的飞行,以改进算法的收敛性,同时采用特殊的变异操作防止早熟收敛并增加优化解的多样性.所提算法的有效性经过四种代表性benchmark函数进行验证,并与几种典型同类型算法进行比较.该算法已成功地用于合金材料的多目标优化设计.实验结果表明AEPSO算法能够较好地兼顾收敛精度与优化解的多样性,满足多目标优化设计的要求.     

基于DTC的UCAV任务规划方法研究

无人作战飞机(Uninhabited Combat Aerial Vehicle,UCAV)任务规划是指在执行任务之前制定UCAV行动的步骤,是实现UCAV智能化和自主化的必要的条件.以任务分析和环境建模仿真框架(Task Analysis Environment Modeling and Simulation,TAEMS)作为任务结构的描述模型,实现UCAV的任务模型描述并给出了UCAV任务规划问题描述.提出基于DTC(Design to Criteria)的UCAV任务规划算法,并在任务规划过程中集成路径规划,DTC算法是一种启发式算法,任务规划的结果是完成UCAV任务所需要执行的动作序列.仿真实例证明了任务规划算法的可行性.     

基于Vague集的TOPSIS方法及其应用

逼近理想解的排序方法(TOPSIS)是求解多属性决策问题的一个典型方法,将TOPSIS方法在V ague集下进行了扩展。介绍了V ague集的概念及其相似度量方法,提出了用V ague值表示的语言术语集。根据V ague值的优势函数定义了V ague正、负理想解。根据V ague值的相似度量定义了各方案到正理想解和负理想解的距离,得出各方案的相对贴近度,并据此排序,供决策者选择最优方案。     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题, 依据无人机的实时数据, 构建了基于路径的多层规划模型, 并设计了模型的算法求解流程。使用遗传算法与禁忌搜索混合算法, 得出了任务规划中的最优路径规划, 并在此基础上进行了冲突的消除。通过仿真案例表明, 用无人机协同配合导弹部队作战, 实时传输作战数据, 能够解决战场信息模糊不确定的问题; 使用多层规划模型能够为导弹多波次规划作战的路径进行科学的决策和选择。利用遗传算法和禁忌搜索混合算法, 能够避免局部最优导致无法输出结果的现象。     

作战想定的形式化表述方法研究

作战想定是作战仿真中军事与技术沟通的桥梁,需要通过形式化的方式进行有效的表述.从作战需求和仿真系统开发技术出发,通过分析抽象提出了作战想定形式化表述的W5(Who, When, Where, What, hoW)原则,并进而对作战单元的时空运动和使命任务规划方法进行研究,提出了一种基于原子条件和原子行为的任务规划方法,最后介绍了采用这一研究结果开发实现的一个作战仿真系统.     

面向多无人机协同对地攻击的双层任务规划方法

无人机(unmanned aerial vehicles, UAVs)的任务规划包含任务分配、执行顺序确定以及航迹优化等。为了达到任务规划的全局最优,需要全盘梳理任务的各个方面,提出高效的优化策略。综合考虑任务规划过程中任务分配、执行顺序确定以及航迹优化等方面的需求和相互间影响,首先从优化框架出发, 设计了双层互耦的任务规划求解策略, 而后将任务规划模型分为上层任务分配和下层任务序列优化, 并对每一层的优化方法和优化步骤进行了详细设计。在任务分配问题中, 基于模拟退火算法, 提出了可跳出局部最优的模拟退火-撒点(simulated-annealing-shooting, SAS)算法, 并详细探讨了算法参数的设计原则。最后通过仿真分析, 验证了所提出的规划框架和SAS优化算法的有效性。     

资源约束的拼件维修模型与粒子群求解算法

为了获得最优的装备作战单元的拼件维修方案与任务分配方案, 建立了一种同时优化拼件维修方案与任务分配方案的非线性规划模型, 模型中同时考虑了不同任务对武器系统的具体需求、武器系统的客观情况、维修资源约束, 可以最大化地协调任务、装备群与维修资源之间的矛盾, 所以更加贴合实际. 设计了基于粒子群算法的求解算法, 包括算法框架、粒子的表示、初始化、适应度函数、更新方法等. 最后, 应用该粒子群算法对具体实例进行了求解, 分析表明模型与算法可以有效地优化任务分配方案与拼件维修方案, 提高装备作战单元任务成功概率, 为决策者制定决策提供指导.     

考虑卫星指令上注的两阶段应急任务规划

多星对地观测应急任务具有突发性和高时效性,不同于常规任务的任务规划,应急任务规划需快速响应任务需求。考虑多星应急任务规划指令上注和数据下传这两个制约应急任务规划的关键因素,设计了基于固定周期的决策统筹规划和基于测控站的局部调整规划相结合的任务规划调度策略。在满足应急任务尽早下传的条件下,提出一种两阶段算法来解决不确定到达的应急任务的动态规划问题。最后通过实验验证了所提算法解决应急任务规划的有效性。     

基于UML模型的C4ISR系统能力需求分析与验证

针对复杂的C⁴ISR需求分析,提出一种系统的能力需求获取和分析方法。该方法从分析作战使命入手,采用统一建模语言(unified modeling language,UML)建模技术对作战目标和任务场景建模,通过活动模型分析自动建立C⁴ISR能力需求的概念模型。此外,采用本体描述语言(OWL DL)对能力概念形式化描述,由此可以通过符号推理系统检查模型的完整性和一致性。给出了应用该方法的具体示例,并通过实验工具验证其有效性。     

基于PSO的SVR参数优化选择方法研究

支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,因此提出了基于粒子群(PSO)算法的SVR参数优化选择方法;并以不同噪声影响下的sinc函数和实际发酵过程产物浓度的SVR模型为对象,将提出的PSO优化参数方法与现有的交叉验证法、留一法进行比较。仿真结果表明:该PSO优化SVR参数方法可行、有效,由此得到的SVR模型具有更好的学习精度和推广能力。     

A DEA-TOPSIS method for multiple criteria decision analysis in emergency management

A hybrid approach of DEA (data envelopment analysis) and TOPSIS (technique for order performance (preference) by similarity to ideal solution) is proposed for multiple criteria decision analysis in emergency management. Two DEA-based optimization models are constructed to facilitate identifying parameter information regarding criterion weights and quantifying qualitative criteria in TOPSIS. An emergency management case study utilizing data from the Emergency Management Australia (EMA) Disasters Database is provided to demonstrate the feasibility of the proposed analysis procedure.     

基于SoSE的装备体系RMS论证方法研究

装备体系可靠性、维修性、保障性(reliability-maintainability-supportability,RMS)是装备体系作战效能发挥的基础。体系工程中需求开发过程从能力要求分析开始,然后进行体系结构建模并基于体系结构给出需求方案。装备体系RMS论证即是对装备体系RMS能力要求进行分析并提出RMS指标,也遵循这一过程。首先,基于SoSE需求开发过程和装备体系特点给出装备体系RMS论证框架。接着,基于质量功能展开方法给出装备体系RMS能力要求分析过程,从装备体系使命任务出发,建立装备体系RMS能力要求映射模型,并提出相应的RMS能力指标求解方法。然后,基于面向RMS的装备体系结构框架,将RMS能力分析得出的初步RMS能力指标作为输入,基于多智能体仿真技术提出美国国防部体系架构驱动的装备体系RMS仿真框架,从而通过仿真权衡论证出最终的装备体系RMS指标。最后,对典型使命任务下的航母装备体系舰载机保障过程进行了案例分析。     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者时双向认知中继网络时物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输.通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难.提出了一种基于可变网格优化...     

无人机集群任务规划方法研究综述

无人机集群以其高度的灵活性、广泛的适应性、可控的经济性,拥有越来越广泛的应用潜力,受到国内外的高度关注。任务规划是无人机集群应用的顶层规划，是根据任务环境态势、任务需求、自身特性等要求进行的综合调度，从而建立无人机与任务的合理映射关系，维持机间合理协同合作关系。本文从基于逻辑与规则的自上而下式任务规划和基于集群智能涌现的自下而上式任务规划两个方面,对无人机集群任务规划技术现状进行了全面的总结,分析了当前无人机集群任务规划技术研究应当关注的若干发展方向。本文的工作对于全面了解无人机集群任务规划技术现状具有重要参考意义。     

基于本体的无人系统任务规划研究综述

作战知识是提高无人系统的自主作战能力的重要因素。如何系统规范地存储和表示作战知识, 使无人系统能够根据高层任务指令, 自主完成任务规划, 并基于不断更新的战场知识进行重规划和智能决策, 是一个新的研究领域。首先, 通过对任务规划领域概念、规划方法和知识表示方法的梳理, 提出了基于本体的任务规划框架。然后, 总结了本体在机器人、无人系统、军事任务规划等领域的应用情况, 分析了当前研究的特点和不足, 并提出了该领域的重要研究方向。最后, 针对构建无人系统任务规划本体时应遵循的原则和需要关注的关键能力指标进行了论述。