基于模糊火力适度原则的坦克分队WTA模型研究

为缩短静态WTA模型与坦克分队实际战术运用之间的差距,通过建立打击效率模糊集,对打击效率满意度进行了评判,进而实现了坦克分队战术中的火力适度分配原则。在此基础上,通过对解空间重新编码、采用关系算子,原模型转化成为了无约束优化问题,为模型求解提供了便利。从仿真计算的结果来看,模型的解算结果科学合理。此模型不仅符合坦克分队的战术原则,并且易于算法求解。     

基于蜂群算法的坦克阵地部署与火力分配模型

为了解决坦克分队进攻战斗中的兵力部署和火力协同问题,提出坦克阵地部署模型和坦克火力分配模型,前者解决坦克分队从集结区域到作战区域的兵力分配问题,后者解决坦克接敌后的火力协同问题.针对坦克作战中的对抗特性,建立确定型火力对抗模型,在火力分配模型中体现敌我动态对抗过程.为了求取坦克阵地部署和火力分配最优方案,采取双层迭代策...     

装甲分队动态武器目标分配中蚁群算法终止控制

针对较大规模静态武器目标分配问题中算法实时性差、分配方案不适用于发生变化的战场态势的问题,分析了装甲分队动态武器目标分配问题的特点,以解效用最大为目标函数,提出了一种算法终止控制策略,其综合考虑了解的质量、继续计算改善解质量的效率、模型参数变化的影响。将该策略应用于一种改进蚁群算法中,仿真结果表明,应用此种策略可在确保一定解质量的前提下,避免解失效并有效提高解效用,减少计算迭代次数,缩短计算时间。     

二分图匹配模型下的武器目标分配问题

武器目标分配问题是研究双方交战时,按照一定分配原则将武器分配给多个能造成威胁的对方目标,从而达到最佳打击效果的问题,也是军事运筹学领域经典的组合优化问题。提出了二分图匹配模型下的武器目标分配问题,并建立了相关的数学模型,最后运用结合了贪心策略的Kuhn-Munkres算法对模型进行求解。通过使用随机生成的20个规模不同的实例来测试所提模型与算法的有效性。计算实验结果表明,提出的模型与算法求解精度高、求解速度快,可以满足武器目标分配问题快速做出最优决策的要求。     

复合打击下的火力分配方案评估

实际火力分配问题中,复合打击广泛存在,相互关联的火力打击行动容易造成火力分配方案评估的失真。通过引进行动集的概念将火力分配方案视作多个火力打击行动的集合,从行动关联和行动子集关联两个角度揭示了复合打击的复杂性,通过对两类关联关系的数学建模,定量地分析了复合打击对火力分配方案评估的影响,并给出了复合打击下火力分配方案评估的方法与过程,最后借助示例说明了本文方法的可行性。     

基于毁伤下界的常规导弹对军事目标打击效果研究

针对常规导弹打击军事目标的特殊性,给出了火力毁伤下界的定义,通过分析导弹作战火力分配原理,绘制了火力毁伤效能评估流程图,提出了基于毁伤下界的常规导弹对军事目标火力分配模型,并讨论了模型的结构、功能和算法,通过仿真结果的分析,验证了模型的有效性,评估结果能为指挥员确立火力分配方案提供依据,可推广应用于军事目标毁伤效能评估中。     

基于综合评价的弹炮结合系统火力分配模型

火力分配是弹炮结合武器系统射击指挥中的重要环节,在弹炮共防区,如何合理地确定射击目标的火力单元,是影响武器作战效能的重要因素。对弹炮结合武器系统中防空导弹分系统和高炮分系统战术技术性能与作战特点进行了分析比较,定义了先机毁伤的概念,并将毁伤概率、先机毁伤和武器费用作为影响火力分配的因素。根据火力分配问题的特点,提出一种主客观赋权相结合的确定指标权重的方法,建立了基于多指标综合评价的弹炮结合系统在弹炮共防区的火力分配模型,为弹炮结合系统的火力分配智能化提供一种新思路。     

压制武器的作战仿真研究

首先抽象出了描述压制武器作战过程的基本组成要素,建立了压制武器作战任务的基本框架,然后对压制武器火力规划进行仿真建模;并对压制武器作战单元的机动仿真进行了分析;通过仿真试验分析了在遭受火力打击时装备毁伤率与机动速度之间的关系。     

对多波次目标直接分配到弹的反导火力规划方法

火力规划是反导力量作战运用的重中之重,对多波次目标的反导火力安排与分配是一个复杂的不确定多约束优化问题。在对反导火力规划问题分析的基础上,给出了弹 目分配时机、模型思路和假设。分拦截任务分配和弹-目分配两步建立了反导火力规划模型,拦截任务分配中,通过时间段分解将同时需要求解的多个问题转换为多个子时间段的一个问题;弹-目分配中,基于航路捷径、目标落点的不同,拦截弹拦截有利度计算是关键环节。模型突破以往研究目标不考虑时间约束的局限,建立起弹-目-时间对应分配关系,提供一种新的、动态的反导火力规划方法,仿真实例体现了模型较好的工程应用前景。     

基于改进NSGA-Ⅲ的多SGSW火力分配优化

在高维多目标优化中,基于参考点非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ, NSGA-Ⅲ)相比于其他多目标进化算法,具备较强的多样性保持能力,但收敛能力存在一定不足。因此引入遗传K均值(genetic K-means, GKM)聚类算法以提高NSGA-Ⅲ的收敛能力,提出基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的多天基对地打击武器(space-to-ground strike weapon, SGSW)火力分配优化方法。首先,建立以转移时间最短、落地点速度最大和落地点侵彻角最大为优化目标的SGSW转移轨道优化模型,为后续优化目标的计算打下基础;其次,建立基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的火力分配优化模型;最后,仿真结果表明, NSGA-Ⅲ-GKM算法相比于其他代表性多目标进化算法具备较好的多样性保持能力和收敛能力,总体性能较好,该方法能够更有效地解决多SGSW火力分配优化问题。     

基于记忆辅助动态UMDA的UCAV编队动态目标分配

针对无人作战飞机编队对地攻击过程中的动态目标分配问题,建立了针对联合目标的武器目标分配（weapon target assignment, WTA）模型,反映攻击方攻击意图及对目标内在关系的理解。提出基于记忆辅助的动态单变量分布估计算法（memory enhanced dynamic univariate marginal distribution algorithm, MDUMDA）对问题进行动态寻优,利用概率模型对动态寻优过程中的历史信息加以记忆和利用。仿真结果表明,所建立的WTA模型是合理的,MDUMDA能够有效求解动态WTA问题,其性能明显优于随机迁移算法。     

Solving algorithm for TA optimization model based on ACO-SA

An ant colony optimization (ACO)-simulated annealing (SA)-based algorithm is developed for the target assignment problem (TAP) in the air defense (AD) command and control (C2) system of surface to air missile (SAM) tactical unit.The accomplishment process of target assignment (TA) task is analyzed.A firing advantage degree (FAD) concept of fire unit (FU) intercepting targets is put forward and its evaluation model is established by using a linear weighted synthetic method.A TA optimization model is presented and its solving algorithms are designed respectively based on ACO and SA.A hybrid optimization strategy is presented and developed synthesizing the merits of ACO and SA.The simulation examples show that the model and algorithms can meet the solving requirement of TAP in AD combat.     

基于类型2区间模糊K近邻分类器的动态武器目标分配方法研究

动态武器目标分配问题是战场指挥控制决策中的关键问题。由于动态武器目标分配算法是在攻击间隙所做的决策,对计算时间的实时性要求较高。解决这一问题,可以采用机器学习的方法基于战场辅助决策系统的武器目标分配,从已知的决策中推理生成出新的决策,而不必每个步骤中都重新搜索新的目标分配方案。根据这种思路,提出了一种基于类型2区间模糊K近邻分类器的武器目标分配方法,利用分支定界法得到的分配方案作为训练样本,通过构造并行运行的类型2区间模糊K近邻分类器来推导目标分配结论,实现了快速决策的目的。     

面向多目标优化火力目标分配问题的前瞻式边际贪婪算法

针对现有面向多目标优化的火力目标分配(weapon target assignment,WTA)问题的求解算法相对较少、有关算法的求解效能不稳定等特点,提出了前瞻式边际贪婪构造(look-ahead margin-greedy constructive,LAMGC)算法。首先,对火力目标分配问题的多目标优化模型进行了深入分析,通过定理证明优化了LAMGC算法的求解效率;然后,明确了LAMGC算法具体的求解步骤,分析了算法计算复杂度;最后,以超体积和计算时间为评价指标,通过实验验证了LAMGC算法的合理性和有效性,LAMGC算法很好地满足了轻量型智能作战平台的使用需求。实验数据显示,相比于求解此类问题的有关算法,LAMGC算法具有更高的求解效率、求解质量和求解稳定性。     

具有条件风险值的动态火力分配方法

针对火力分配（weapon-target assignment,WTA）中的不确定性因素,研究了一类目标数量和类型不确定的动态火力分配问题。首先,构建了最小总任务费用的确定型WTA模型;其次,引入时间变量、想定模式和风险值约束,把确定型WTA问题转化为具有条件风险值约束的两阶段动态WTA问题,并用线性不等式集代替条件风险值约束,从而把动态WTA问题转化为混合整数规划问题;最后,设计一种循环多次交换禁忌搜索算法。仿真结果表明,新算法能够在较短时间内求解较大规模动态WTA的优化问题。     

基于ANP的武器装备体系能力有限层次评估方法

针对武器装备体系作战能力的综合评估问题,基于网络分析的思想提出了一种“有限层次”评估方法。考虑能力之间的相关性,建立了多级式网络化能力指标体系,基于能力需求设置了“等效处理”模块,实现了武器装备体系的装备性能向能力映射,建立了作战能力评估的“有限层次”模型,再利用网络分析法确定各指标权重。然后设计了综合能力图谱来直观、全面反映系统的作战能力。最后以某型装甲装备体系为例进行分析,验证所提算法的有效性。     

Weapon target assignment problem satisfying expected damage probabilities based on ant colony algorithm

A weapon target assignment （WTA） model satisfying expected damage probabilities with an ant colony algorithm is proposed. In order to save armament resource and attack the targets effectively, the strategy of the weapon assignment is that the target with greater threat degree has higher priority to be intercepted. The effect of this WTA model is not maximizing the damage probability but satisfying the whole assignment result. Ant colony algorithm has been successfully used in many fields, especially in combination optimization. The ant colony algorithm for this WTA problem is described by analyzing path selection, pheromone update, and tabu table update. The effectiveness of the model and the algorithm is demonstrated with an example.     

基于模糊多目标规划的防空反导火力分配

针对现有多目标火力分配(weapon target assignment,WTA)方法很难适用于不确定情况下防空反导作战的问题,提出了基于模糊多目标规划的防空反导WTA方法。首先,采用三角模糊数刻画不确定的目标威胁度,在考虑防空反导作战特点的基础上,基于模糊多目标规划建立了WTA模型;然后,根据必要性测度原理将含有模糊参数的目标函数进行了等价清晰化;接着,提出了具有单/双势阱的多目标量子行为粒子群算法用于求解WTA模型,该算法采用了单/双势阱位置更新方式、粒子混合随机变异方法、领导粒子两阶段选取方法;最后,通过实例仿真验证了模型的合理性和算法的有效性。     

静态武器目标分配问题的攻击界整数规划求解方法

静态武器目标分配(weapon-target assignment, WTA)问题的直接表现形态是非线性.在不丧失模型最优解的前提下,本文把WTA问题建模为整数线性规划(ILP)模型,并提出在最优武器分配方案中攻击特定目标的武器数量存在上界(攻击界).在采用启发式方法限定攻击界后,WTA问题的ILP模型的维数被大规模降低,使得求解能够在短时间内完成.与近年来发表于国内外期刊上的算例进行试算比较,结果显示本文提出的方法在求解速度和求解优化程度方面具有明显的优势.