基于效用函数的CGF协同任务分配优化研究

针对CGF协同控制优化问题,为解决仅凭招投标结果确定任务分配方案时只能获得局部最优且耗时较长的问题,首先构建了CGF能力向量和子任务要求的能力向量。在此基础上建立了效用函数数学模型。然后以全局效用最大为适应度函数,以反潜直升机协同搜素为背景。应用遗传算法对基于CGF偏好的投标矩阵进行任务分配全局优化。仿真验证表明,所建协同任务分配模型能够实现CGF协同决策优化。而且遗传算法能够很快收敛到全局最优解,有效地解决了舰空协同反潜中对潜搜索的协同任务分配问题。     

基于PERT网络的机群保障任务时间成本优化

针对保障任务时间成本优化问题,建立了机群保障任务的计划评审技术图,假设保障活动工期服从指数分布,任务成本函数为不连续函数,建立机群保障任务时间成本的优化问题模型,采用蚁群算法和蒙特卡罗仿真技术设计求解方法,研究过程中采用不同的参数设置和实验数据对模型进行验证,验证结果表明所建模型有较好的计算结果和合理的计算时间。