基于多阶段多指标的编队干扰方案协同决策研究

在现有装备的基础上,为合理地选择各个阶段的干扰方案以达到最佳效果,将编队干扰方案决策问题看作一个多阶段多指标系统,依据系统协同原理,定义了协同度概念,将模糊优选理论与动态规划原理相结合,提出一种能够有效求解多阶段多指标问题协同决策的方法。将该方法运用于编队干扰方案决策中,建立了全程决策数学模型。在给定的战术想定情况下,对求解过程进行了分析,为能够实时准确地得到各种作战态势下的最优决策,编程设计了基于GUI的干扰方案决策系统操作界面,通过仿真分析了不同指标权值下协同度对决策结果的影响。     

兵力协同计划方案智能决策系统研究

以红蓝双方海上编队对抗为背景，以拟制多兵种同攻击计划方案为目的，基于动态多目标决策和方案优化模型，在传统的作战辅助决策系统技术基础上，将面向分布式人工智能理论技术引入到多兵种协同作战计划智能决策系统实现中，定义了协同作战智能体单元的概念，并给出了该MAS系统的Agent组成，Agent结构，Agent功能分类，系统的运行流程以及系统的构成框架。     

编队协同对地攻防对抗多级动态决策方法研究

针对编队协同对地攻击的攻防对抗系统的强对抗性、多目标性和多层次性,运用军事对抗的动态状态空间模型,建立了主从递阶互动决策模型——Nash-Stackelberg-Nash决策模型,重点解决军事对抗中寻求多级动态决策的联合最优策略问题。仿真结果表明,该决策模型应用于编队协同对地攻防对抗决策系统,良好的解决了两级对抗动态决策问题,并达到了较好的作战效果,能够为作战对抗提供有力的战场分析依据。     

多阶段多目标多部门应急决策模型

在考虑部门协同、动态决策的基础上,提出了部门协同网络、协同矩阵、协同系数等新的概念.基于多目标优化的思想,建立了多阶段多目标多部门的应急协同决策模型.该模型能够结合多部门意见,并随着事态的发展对决策进行动态调整.模拟实验表明该模型可以实现科学决策,对于实际的应急决策问题具有重要的意义.     

多编队对地攻防对抗多层决策分析仿真与研究

针对编队协同对地攻击的攻防对抗系统的强对抗性、多目标性和多层次性,建立了三层决策模型,由最高决策层根据战场情况调配编队方案,将中间决策层和最低决策层建立成为两级主从递阶互动决策模式,建立Nash-Stackelberg-Nash决策方法求解对抗条件下双方中间决策层和最低决策层的联合最优策略。仿真结果表明该三层决策模型应用于编队协同对地攻防对抗决策系统,其中间决策层和最低决策层构成的两层对策系统能够较好的解决两层对抗决策问题;同时,最高决策层有效的控制了编队支援方案,达到了较好的作战效果。三层决策系统为作战对抗提供了有力的战场分析依据。     

中距协同空战决策过程二次聚类重构与评估

未来空战将以中距空战为主，找出导致中距空战结果的原因是开展贴近实际的中距空战智能决策需解决的重要问题。针对空战训练过程中记录数据分布的复杂特点，建立了中距协同空战训练评估模型，提出了基于高阶导数聚类和相对模糊熵聚类的二次聚类方法，计算编队协同决策集，实现编队中距协同空战决策过程重构。以编队协同搜索和协同机动决策的角度，寻找编队协同决策与中距空战结果的相关性，并通过实例评估验证了聚类算法的合理性。     

粗糙集-神经网络集成在编队空战中的应用

为了提高空战决策的实时性和准确度,将粗糙集理论和神经网络引入到编队协同空战战术决策研究中,提出了应用SOM网络—粗糙集—BP网络集成进行编队协同空战战术决策的方案:应用SOM网络离散化决策系统输入数据的连续属性值;利用粗糙集数据分析方法,从数据中提取出规则将输入映射到输出的子空间上;在这个子空间上用BP网络进行逼近。2∶4编队空战实例仿真结果验证该方案的可行性,在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它空战决策系统。     

三阶多机器人协同编队动态避障控制

针对智能水下机器人编队在三维复杂环境中的避障和一致性控制问题,提出了协同编队动态避障控制算法。建立了基于动态障碍物运动速度的自适应斥力增益项,并将其引入斥力势场函数中,使机器人安全规避静态及动态障碍物,定义了基于机间势场增益项和机间通信权重的机间势场函数,解决机器人易自撞、脱离编队的问题;将机器人在势场作用下的合加速度引入一致性协议中,结合改进势场与一致性理论设计编队协同避障控制器;通过Lyapunov函数方法证明了稳定性。仿真结果表明：多机器人在该算法下能安全避障并实现位置、速度的一致性。     

编队空战中协同电子干扰的功率分配

针对编队空战的协同电子干扰功率分配问题,采取空域叠加方法将编队空战中协同电子干扰的空域简化为单机干扰空域,以目标对编队的威胁程度以及编队对目标的压制效果为指标,采用整数规划方法建立了编队空战时的电子干扰功率协同分配模型,包括干扰扇区间和干扰扇区内的功率分配算法。仿真结果表明,进行编队空战电子干扰功率的统一分配,能够避免单一干扰装置对目标干扰功率分配的不足,还可以减少各干扰装置独立作用时对同一目标干扰功率的重复分配,达到了干扰效果的优化。     

突击作战中干扰机编队协同决策研究

针对攻击机突击作战中,干扰机编队协同决策问题,在给出两种不同威胁作用范围定义及相互关系的基础上,为配合攻击机完成预定作战任务,并充分考虑干扰机编队自身安全,建立了确定干扰目标分配和干扰最优布阵的协同决策模型;为保证特定航路走廊的安全性,避免复杂的几何建模,同时为增加群体的多样性,设计了一种基于数学形态学的小生境遗传算法。仿真结果表明,特定威胁环境中,该算法对要求完成任意突击任务的航路走廊,能快速计算出合理的干扰机编队协同方案。     

Research on Synergic Decision Making of Surface Fleet Jamming Program

To solve the problem of jamming program optimum selection of naval fleet in antimissile operation, a method of fleet jamming program decisionmaking based on synergy has been provided. The synergy degree among programs is defined and calculated according to the theory of synergy. In combination with dynamic programming methodology, a noval method for solving the multistage multitarget optimization based on synergy to obtain the optimum balanced tactic is given. This method is applied to solve the synergic decision making optimization problem of synthetic antimissile by shipboard jamming system. In a given operation plan, the overall range jamming effective factor can be obtained. The result is clear and reasonable.     

基于鲁棒能力的体系多目标组合优化

针对体系组合优化问题中,不同场景下系统贡献的不确定问题,提出了基于鲁棒能力的体系优化决策方法。首先对体系的鲁棒能力和模糊能力风险进行定量描述;然后以鲁棒能力最大,建设风险和成本最低为目标,考虑军事能力需求等约束,建立多目标体系组合优化模型,采用改进的基于参考点的非支配排序遗传算法求解模型,生成一组符合决策需求的非劣质解;最后通过仿真实验验证了模型和算法的有效性,可以为体系总体建设规划提供决策支持。     

基于前景理论的编队作战决心方案优选研究

针对信息化条件下编队指挥所的作战指挥决策问题,对编队作战指挥决策行为进行了分析,旨在为贴近实战解决不确定条件下的编队作战指挥决策问题探索新的途径。在此基础上,运用前景理论,研究了定下作战决心的风险决策问题。首先,给出了编队指挥所的作战指挥决策流程,基于此用数学形式描述了编队作战决心方案优选问题;然后,依据前景理论的决策框架,对所描述的问题进行求解方法研究,从而提出了基于前景理论的编队作战决心方案优选方法;最后,通过案例分析说明了所提方法的有效性。     

K/N(G)冗余结构下随舰备件配置方案

针对舰船编队在航无补给的情况,对经典可修复备件多级管理(multi-echelon technology for recoverable item control,METRIC)模型进行了扩展,建立了舰船出航期间设备冗余和外场更换件冗余系统任务成功概率评估模型及备件优化模型。针对任务期间舰船设备和外场更换件最小工作数量随时间变化、编队任务成功概率难求的问题,采用超几何分布和二项分布结合的方法求取装备的瞬时可用度,进而求得舰船编队的任务成功概率。以任务成功概率为优化目标,备件总费用为约束条件,基于边际算法计算了备件方案。通过实例分析了在航编队任务成功概率随时间的变化曲线,曲线变化趋势与实际情况相符。     

基于多相位分段调制的间歇采样转发干扰

针对间歇采样转发干扰范围有限以及干扰具有规律性的问题,提出一种基于多相位分段调制(multiple phases sectionalized modulation,MPSM)的间歇采样转发干扰方法。该方法首先对信号间歇采样,然后对每段信号调制不同的相位,之后放大转发出去。通过控制间歇采样参数和调制相位情况,能够产生多个位置和范围可控的压制式干扰区域,有效扩展了间歇采样转发干扰范围,并且削弱了干扰的规律性。在此基础上,针对MPSM干扰中干扰效果与调制相位关系难以推导的问题,提出一种基于遗传算法的优化方法,解决了无法得到最优干扰效果的问题。理论分析和仿真实验证明了干扰方法的可行性和有效性。     

Optimum design of equivalent accelerated life testing plans based on proportional hazards-proportional odds model

The optimum design of equivalent accelerated life testing plan based on proportional hazards-proportional odds model using D-optimality is presented.The defined equivalent test plan is the test plan that has the same value of the determinant of Fisher information matrix.The equivalent test plan of step stress accelerated life testing(SSALT) to a baseline optimum constant stress accelerated life testing(CSALT) plan is obtained by adjusting the censoring time of SSALT and solving the optimization problem for each case to achieve the same value of the determinant of Fisher information matrix as in the baseline optimum CSALT plan.Numerical examples are given finally which demonstrate the equivalent SSALT plan to the baseline optimum CSALT plan reduces almost half of the test time while achieving approximately the same estimation errors of model parameters.     

基于指标函数的舰载机机队回收调度优化研究

由于复飞逃逸、飞行故障等因素随机发生, 传统静态调度方法难以有效解决动态随机调度问题。对此，提出一种基于飞机优先序指标函数的蒙特卡罗模拟-差分进化搜索的实时调度算法。在离线模拟回收环境下，由算法完成基于随机模型的指标函数系数优化，后由该指标函数实现对机队优先序的实时评估排序，进而完成回收在线动态调度。仿真结果表明所提算法能有效解决回收调度问题。在相同机队初始输入下, 目标值呈现较好统计特性, 其期望值能够快速收敛到一定范围, 且无复飞情况下着舰时间窗目标呈显著正态性; 不同回收机队输入对指标系数最优值的散布较小, 表明指标函数评估优先序具有较好的通用性和有效性; 模拟回收调度发现, 着舰成功率的提高将显著降低机队复飞次数, 提高回收效率。     

考虑期望体系效能衰减的舰艇编队等级修理计划优化

舰艇编队等级修理计划优化直接关系到各类战训任务的有效完成和修理经费的科学使用。基于“定期与'双控’相结合”修理模式, 考虑舰艇编队的体系化运用、舰艇效能衰减特性以及决策者期望和偏好, 运用前景理论综合构建舰艇编队期望体系效能模型, 进而以体系效能价值函数最大为目标, 以修理工期、跨期修理、修理经费、装备效能、在航率等为约束条件, 系统构建面向舰艇编队的等级修理计划优化模型, 最后运用基于混合编码的粒子群优化算法对模型进行求解。结果表明, 该方法相对传统的计划编制方法, 舰艇编队体系效能和分项效能更高, 舰艇使用与修理之间的关系协调更好, 对于科学编制舰艇编队等级修理计划, 确保舰艇编队战训任务有效完成能够提供有力的技术支撑。     

远距离支援最优干扰空域规划

针对支援突防作战中远距离支援干扰机最优空域的规划问题,确定了干扰机的配置范围、雷达探测范围,提出了航线安全间隔和有效干扰航段的概念,以有效干扰航段、干扰机数量和干扰机离雷达中心的距离三个参数构建评价函数，建立了远距离支援有源干扰空域规划的模型。该模型具有多约束、非线性的特点，因此采取灰狼优化算法对其求解，为降低在模型求解时算法陷入局部最优的概率，引入非线性调节参数和记忆功能对灰狼优化算法进行改进，继而规划出相应的空域。采用仿真的方式验证模型的合理性和求解算法的有效性，得到了不同决策偏好下的空域。