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。     

基于拍卖算法的多机协同火力分配

为解决超视距协同空战中的多机协同火力分配问题,首先建立了空战威胁估计和空战优势估计模型,构建了多机协同火力分配的数学模型。其次基于多智能体拍卖算法,提出了一种分布式的多机协同火力分配方法,该方法同时考虑了火力分配的效益和代价,能在较短的时间内给出较为合理的协同火力分配方案,具有计算量小、通信量低、动态性以及实时性好等特点,可应用于解决多机协同火力分配中的资源分配、冲突消解等协作问题。最后,通过仿真实验证明了该方法的合理性和有效性。     

连续多目标来袭下的舰艇防空火力在线调度

构建了针对连续多目标来袭下的舰艇防空火力在线调度模型,调度过程充分考虑调度算法计算过程中目标状态的连续变化,相同拦截武器在不同时间实施拦截的成功概率变化,防空武器之间的协同,以及当新的威胁程度更高的目标出现后,对已经制定但还未执行的拦截方案对应的拦截武器进行释放和重调度,实时生成使舰艇生存概率更高的拦截方案. 通过在线仿真验证了基于重调度的在线模型能有效提高舰艇的生存概率. 而且,用于重调度的时间增加量越多,舰艇生存概率的增加量越大.     

基于模糊机会约束双层规划的动态火力分配建模与实现

针对现有动态火力分配模型未考虑不确定因素及复杂约束的问题,引入不确定规划理论,建立了基于模糊机会约束双层规划的动态火力分配模型.首先,以最大化效费比和尽早拦截分别作为模型的上下层目标函数,并考虑复杂战场环境下的模型约束.在此基础上,构建了一种针对双层多约束动态火力分配问题的递阶结构粒子编码方案,并将带审敛因子的离散变邻域粒子群算法及带怀疑因子及斥力因子的粒子群算法有效结合,利用模糊模拟技术,提出一种分层递阶的混合模糊粒子群算法.仿真实例表明,该算法具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度,能够满足大规模动态火力分配问题对时效性的高要求.     

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...     

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。     

区域反导目标分配模型优化分析

区域反导目标分配是多资源约束,按照一定分配准则循环分配的过程.分析了区域反导目标分配流程与准则,构建综合拦截概率和作战效费比的目标分配模型,并给出了该目标分配模型转化为基本0-1规划问题的方法;针对该多约束目标分配优化模型对高寻优、强实时求解算法的需求,结合生物免疫过程,引入改进的克隆选择算子、云自适应变异算子、抗体重组算子、精英抗体保存算子,提出快速收敛的克隆选择算法.仿真结果表明该算法尤其解决大规模区域反导目标分配问题时不失为较为理想的优化算法.     

基于专家系统的防空火力分配模型

利用人工智能的原理,模拟军事专家的思维活动,建立基于专家系统的防空火力分配模型.该模型具有自学习功能,可自动获取和修改知识库中的知识,具有很好的实用性,可随时与用户进行交互.用产生式规则和原型表示可拦截条件及多目标优化分配原则等知识,采用了虚拟飞行时间作为综合威胁判断准则和可调整的分配始线和分配终线,能较好地满足实际需要.     

基于时空约束的常规导弹火力分配建模与实现

现代战争对常规导弹火力分配的实效性提出了更高要求,考虑常规导弹生存、突防等影响因素,以毁伤下界为约束,建立了基于时空约束的动态常规导弹火力分配模型。将遗传算法全局搜索能力强和禁忌搜索算法局部寻优能力好的特点结合起来,构建了遗传禁忌融合算法,并将其用于常规导弹火力分配求解中。仿真结果表明,该方法能在较短时间内寻得最优解,求出的火力分配方案符合战场态势,验证了模型的有效性和算法的可行性。     

基于分解进化多目标优化算法的火力分配问题

战前制定合理的火力分配方案,可以优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。综合考虑攻击、资源和毁伤概率等约束条件,建立了火力分配多目标优化数学模型。提出了一种求解火力分配模型的分解进化多目标优化算法,并设计了不可行解修复方法。仿真实验得出两个结论,一是不可行解修复方法可以显著提高算法的收敛性;二是在解决火力分配优化问题上,所提算法具有较好的收敛性和分散性,采用合适的分解方法可以有效提高算法的性能。     

基于效果的常规导弹火力分配模型智能求解算法

基于效果作战已成为现代信息化战争的一种新的作战模式。以基于效果作战思想为基础,通过引入射击有利度这一新要素,建立了基于效果作战模式下常规导弹火力最优分配模型。针对该类组合优化模型求解的复杂性,通过遗传算法与模拟退火算法的有机融合,提出了基于动态收敛准则的遗传模拟退火算法。仿真实验表明:该算法具有优良的全局收敛性,有利于提高常规导弹火力分配的有效性和准确性。研究结果可为常规导弹作战中的火力指挥决策提供支持,对提高常规导弹力量火力打击效果具有参考价值。     

基于多目标模糊规划的海上要地防空动态火力分配

海上要地防空武器火力分配(weapon target assignment, WTA)是防空反导作战的关键环节，属于典型的组合优化问题。针对海上要地防空反导战场态势的不确定性、复杂性和动态性问题，提出了一种基于非支配排序的多目标量子遗传算法的模糊动态WTA(dynamic WTA, DWTA)方法。首先，在确定条件下，建立了以防御效率和作战资源损耗为目标的多目标DWTA模型；然后，根据战场态势的不确定性构建了多目标模糊DWTA模型，利用期望值法将模糊问题等价刻画为确定性问题，并基于非线性问题特征提出了线性化方法；最后，利用所提算法对该问题进行求解。仿真结果表明，所提算法具有较好的收敛效果。     

基于改进单亲GA的多波次攻击最优火力分配

多波次攻击是现代空袭中的重要作战模式,而多波次对地攻击的火力分配问题属于有序组合优化问题,至今尚无有效算法.针对一类多波次对地攻击火力分配问题提出了一种改进单亲遗传算法,该算法不采用交叉算子,而代之以换位算子,但保持了交叉算子的进化功能.通过对仿真实例的分析表明,该算法与标准遗传算法相比更加有效和简便.     

基于模拟退火遗传算法的编队对地攻击火力分配建模与优化

针对编队对地攻击火力分配的特点,围绕效费比最大化目标,以毁伤下界为约束,建立了基于模拟退火遗传算法的编队对地攻击火力分配模型。模型从两个阶段分别实现编队对地攻击的效用最大化和费用最小化。利用遗传算法出色的全局选优能力和模拟退火算法优秀的局部搜索能力,构建了模拟退火混合遗传算法,并将其用于编队对地攻击火力分配求解中。仿真结果表明,该方法能以较快的速度求得最优解,得出的最佳火力分配方案符合作战要求,验证了模型的合理性和算法的可行性。     

基于禁忌退火粒子群算法的火力分配

火力分配问题是典型的NP完全问题,传统的求解算法存在指数级的时间复杂度。给出具体实用的防空火力分配模型,提出一种基于禁忌搜索与退火粒子群优化的新算法,并针对多种空袭规模的实例进行计算机仿真。仿真结果表明,与禁忌搜索、标准粒子群优化、退火粒子群优化等智能算法相比,新算法在解决火力分配问题时具有更优良的收敛精度和时间性能。     

单机多目标火力/电子战攻击综合决策

针对单机多目标攻击时的火力/电子战综合决策,提出了一种考虑电子干扰效果的火力打击目标排序算法。该算法根据目标雷达辐射源对载机的威胁程度,建立了机载有源压制干扰的能量分配方法,利用有源压制干扰对目标雷达的压制距离引入距离削弱因子,可获得有源干扰效果对目标威胁级别的影响程度,改进只考虑敌我双方火力威胁程度时的目标打击排序结果。给出了该算法的具体步骤,通过仿真实验证明了该算法的有效性。仿真结果表明,考虑有源干扰效果后的火力攻击目标排序,可以使飞行员首先攻击毁伤概率最大的目标,提高整体的作战效能。     

逆轨拦截战术弹道导弹的分析

建立了拦截战术弹道导弹的攻防仿真模型,应用最优控制理论导出二次型性能指标下的最优（逆轨拦截）制导律,数字仿真证明该制导律能满足逆轨拦截弹道导弹的要求,逆轨拦截轨道具有“Ｓ”形弹道特性。还计算了拦截弹的可用发射区,分析了反导阵地的部署和火力组网等问题。     

末段反TBM火力目标匹配优化及APSO求解算法

末段反导作战火力任务分配建模是一个复杂的不确定多约束问题建模,首先建立了末段双层反战术弹道导弹火力〖CD*2〗目标匹配模型,其次对传统粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）进行改进给出了一种吸引子PSO（attractor PSO,APSO）,APSO引入吸引子,在保持群体多样性的基础上,将粒子聚集在最优值附近,增加相应区域的粒子密度。其中,为了方便问题求解,将火力目标匹配优化任务进行分解,转化成多个子时间段,再用APSO对多个子时间段进行求解。仿真实例表明,APSO有更加优良的收敛精度尤其是收敛速度,满足了反TBM作战火力任务分配的高时效性要求。     

自适应差分进化算法求解多平台多武器-目标分配问题

针对水面舰艇编队防空反导作战中的武器-目标分配问题,建立了编队防空火力分配模型,将自适应差分进化算法应用到模型的求解与仿真中,并根据参数优化,改善了问题求解的收敛特性。针对模型求解的特殊要求,采用适当的编码方案,使种群个体编码满足约束条件,利用混沌序列初始化种群,加强种群的搜索多样性,变异、交叉参数的动态自适应策略和混沌序列扰动避免算法陷入局部最优等方法对算法进行优化改进,较方便快捷地解决了多平台多类型武器-目标分配问题。实例证明,该方法能够获得满意的结果,与其他智能算法相比,在优化性能上有较大改进。     

反战术弹道导弹(TBM)战斗部署有关问题探讨

合理部署反导兵器是拦截TBM的前提和关键。结合战术原则，对反TBM战斗部署有关问题进行了系统分析，给出了反导兵器防御区的基本形状和特征点坐标计算公式，并对防御区、杀伤纵深与部署的关系进行了讨论；在此基础上，采用定性分析与定量分析相结合的方法，确立了单个火力单元反导部署应满足的基本需求，并建立了多个火力单元反导部署的一般要求和决策方法。