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。     

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。     

动态武器目标分配问题中策略优化的改进算法

动态武器目标分配(Weapon Target Assignment,WTA)中的目标选择策略问题可以通过建立马尔可夫决策过程(Markov decision processes,MDP)模型进行研究,但目前尚无有效求解此类较大规模的MDP问题中最优策略的算法.通过分析动态WTA问题的MDP模型特点,给出了求解该问题最优策略的改进算法.该算法主要在初始策略选取规则、策略改进规则以及最优策略的判断准则等方面进行了改进.该算法具有计算量小,节省内存,并可得到最优解等优点.最后,通过算例将该算法与传统算法进行了比较.改进算法可以用于解决较大规模的动态WTA中的策略优化问题.     

基于改进IFRS相似度和信息熵的反导作战目标威胁评估

针对现有反导目标威胁评估方法忽略目标属性犹豫度和权重并造成评估精度不高的问题,引入直觉模糊粗糙集(intuitionistic fuzzy rough set,IFRS)理论,提出基于改进IFRS相似度和信息熵的反导作战目标威胁评估方法.首先,细分IFRS犹豫度,提出改进的IFRS相似度模型,并证明其性质.之后,针对现...     

基于模糊随机规划的反TBM目标分配优化模型

针对反导目标分配优化问题中存在的不确定性特征,引入模糊随机规划理论.首先建立了基于模糊随机规划的反战术弹道导弹(tactical ballistic missile,TBM)的目标分配优化模型.在此基础上,构建了一种针对多约束目标分配问题的粒子编码方案,并改进传统粒子群算法的位置和速度更新方式,提出了改进型离散粒子群(improve discrete particle swarm optimization,IDPSO)算法.最后,设计了模糊随机模拟技术和IDPSO算法相结合的混合智能求解算法.仿真实例表明,混合智能算法全局寻优能力强,优化效率高,满足反TBM目标分配优化对时效性的要求.     

基于模糊约束的军事物资配送多目标路径优化

针对带模糊时间窗口、模糊运输费用以及模糊运输风险的多目标军事物资运输问题,利用模糊期望理论,建立了带模糊约束问题的多目标运输路径优化模型,并利用改进的多目标量子遗传算法求解该模型,算法中采用量子比特编码,引入非支配排序和精英保留策略,防止算法陷入局部最优。仿真实验结果表明,建立的模型合理、算法有效,在军事物资配送问题中具有一定的实用价值,与传统的多目标遗传算法相比较,利用改进的多目标量子遗传算法求解该问题,收敛速度更快。     

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。     

基于信息流的反导体系结构超网络均衡模型研究

从反导体系结构信息链路出发,对由感知、指控和火力实体节点构成的反导交战程序链的信息流价值需求均衡进行研究.首先,给出了反导体系结构交战程序链信息关系建模的相关假设,基于信息价值需求,分别对反导体系结构交战程序链的各级优化条件进行分析,建立了反导体系结构超网络信息价值需求均衡优化模型;其次,运用变分不等式理论,对该均衡优化模型进行分析与转化,利用模糊事件的可信性测度理论,推导了指控节点,火力节点的模糊信息量需求期望,冗余期望和缺额期望,建立了具有模糊需求的反导体系超网络均衡状态满足的变分不等式模型,设计了求解均衡解的修正投影算法;通过算例讨论了模糊需求对反导体系超网络均衡解的影响,最后验证了方法的可行性.     

基于模糊软集的中药制药车间不确定调度模型和算法求解

为解决加工时间和交货期不确定状态下的中药制药车间调度问题，利用模糊软集的三角形模糊数和梯形模糊数来表征加工时间和交货期信息，并基于模糊数的运算规则定义了可能性测度和必然性测度，用拖期可信度来度量药品生产发生拖期的概率，建立以最小化药品生产平均拖期可信度为目标的混合整数规划模型。针对该模型，提出了一种混合模糊布谷鸟算法的求解方法，并以规模为10(3)×10的经典算例进行仿真测试。实验结果表明，给出的不确定调度模型能反映中药制药调度的真实场景，而且混合模糊布谷鸟算法能很好地对该模型进行求解，相比经典布谷鸟算法，该算法有更好的性能。     

一种改进遗传算法及在多目标优化中的应用

基本遗传算法在求解大规模多目标优化问题时会出现早熟和搜索效率低等问题。针对这些问题,对基本遗传算法引入了邻域操作、自适应策略和混沌优化等多种改进策略,研究设计了一种有机结合各种改进策略的改进遗传算法流程。应用实例的仿真试验表明改进算法可行,且在求解大规模多目标优化问题时较基本遗传算法具有精度和速度优势。     

变动补偿的多模糊选址-路径机会约束模型及算法

针对同时具有模糊需求和模糊旅行时间,且有车辆容量、配送中心容量和时间窗约束的选址-路径问题,基于预优化和实时调整的两阶段策略,引入变动成本的概念,建立变动补偿的机会约束预优化模型.在实时调整阶段,考虑多模糊参数的联合影响,定义变动成本为因车辆剩余容量不足返回配送中心卸载的额外配送成本和因车辆实际到达时间超出客户时间窗的时间惩罚成本总和.鉴于多模糊参数影响的时间窗可信度计算复杂,且已将时间惩罚成本作为变动成本的一部分修正目标函数,去掉时间窗机会约束,设计一阶段模拟退火算法求解,贪婪聚类构建初始解,随机模拟法估算变动成本.测试算例验证了模型和算法的有效性.得出,该模型可弱化偏好值的影响,生成实时调整变动幅度小且整体最优的预优化方案,提高对不确定环境的风险抵抗力,且求解简单;该算法是求解此类问题的较好算法;研究成果为多模糊选址-路径问题提供新的求解思路.     

基于PEV准则的不确定混合多传感器联盟求解

针对不确定混合多传感器联盟求解问题,提出了一种在PEV准则下求解的方法.首先以提高传感器资源利用率和对目标跟踪精度为目的 建立目标函数,以传感器跟踪能力为约束建立不确定混合多传感器联盟模型,其次利用不确定理想点法和PEV准则将不确定模型变为确定模型,最后设计改进选择策略的烟花算法求出混合多传感器联盟的有效解,通过"预测...     

基于IDPSO的武器目标分配优化算法

针对武器目标分配(weapon-target allocation,WTA)优化问题的特点,对改进型离散粒子群(improve discrete particle swarm optimization,IDPSO)算法应用于WTA的若干问题进行研究。首先建立了资源受限条件下最大化效费比的WTA优化模型。然后,构建了一种针对多约束WTA问题的粒子编码方案,在此基础上,改进传统粒子群算法的位置和速度更新方式,提出了带怀疑因子和斥力因子的IDPSO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,能够有效求解大规模WTA问题,适应现代战争中辅助决策对实时性的要求。     

改进的人工免疫算法求解武器-目标分配问题

为提高武器-目标分配（weapon-target assignment, WTA）模型求解的实时性与精确度,针对人工免疫算法（artificial immune algorithm, AIA）提出了一系列改进措施。在采用自适应锦标赛选择算子的基础上,引入“(1+λ)-选择”全局更新技术以提高算法的全局寻优能力,引入Memetic局部更新技术以提高算法的局部搜索能力,采用最优抗体抑制机制减小了AIA陷入局部最优的危险。仿真实验结果显示,改进的人工免疫算法（improved AIA, IAIA）具有较快的收敛速度及较高的收敛精度,满足WTA问题解算需求。     

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。     

基于机会约束规划的机会阵雷达功率资源管理算法

研究了在进行多目标跟踪时机会数字阵列雷达(opportunistic digital array radar, ODAR)的功率资源管理问题。针对复杂多变的环境和未知的目标信息所导致的不确定性,建立了基于随机和模糊机会约束规划(chance constraint programming, CCP)的多目标稳健功率资源管理模型。模型引入随机变量表征雷达总发射功率,引入模糊变量表征每个目标的RCS,以贝叶斯克拉美罗界(Bayesian Cramer Rao lower bound, BCRLB)作为目标跟踪精度的衡量标准,将随机模拟和模糊模拟都嵌入到遗传算法(genetic algorithm,GA)当中,从而预测出下一时刻满足给定置信水平的各目标最优的功率分配,然后根据求解出来的功率分配情况,利用无迹卡尔曼滤波器(unscented Kalman filter, UKF)进行目标跟踪。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和稳定性。     

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.     

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。     

模糊需求条件下的采购量分配优化模型

建立了模糊需求和价格折扣并存条件下采购量分配问题的模糊多目标混合整数规划模型.该模型的特点是:1)模型的约束条件中兼具确定性和模糊性;2)通过约束条件方程式准确地表现模糊性需求和价格折扣这两大假设条件.针对该模型的特殊结构,提出了一种适用的求解策略:首先,确定每个模糊目标和模糊约束条件的隶属度函数;然后,通过最大最小算子,将该模糊多目标混合整数规划模型转化为求解等价的多个单目标混合整数线性规划问题;最后,借助于两阶段算法,可以求得问题的最优解.此外,通过应用算例说明了模型的有效性和可行性.     

反导预警作战资源调度方法

针对反导预警作战中多部预警资源协同探测多批弹道导弹目标的问题,根据反导预警作战资源调度的特点,提出了反导预警作战任务分解策略,并以调度效益、交接次数和资源负载均衡度为目标建立了多目标优化模型。通过重新设计粒子编码方式以及对重新定义粒子群优化算法中的位置更新公式,使其适用于求解离散变量优化问题。针对粒子群优化算法容易过早收敛的缺点,在进行局部搜索时使用变邻域搜索算法,从而增强算法的寻优能力。通过仿真实验验证,将两种算法相结合能够快速有效地解决反导预警作战资源调度问题。