模型与数据混合驱动的代理模型构建方法研究

以某作战样式下的立体投送行动为研究对象,针对模拟仿真推演计算因子过多、计算资源开销过大、普通解析模型计算精度不足等问题,提出了一种模型与数据混合驱动的代理模型构建方法,支撑作战行动的研究。基于军事理论构建了包含武器装备、作战力量等在内的含待优化系数的立体投送解析模型组,并依托自主研发的“代理模型可视化平台”,实现前述解析模型组的复合和参数设置;通过模拟仿真系统实施推演,采集高可信度仿真数据;以高可信度仿真数据为样本,采用多目标遗传优化算法NSGA-II对解析模型中的待定关键系数进行优化,获得能够兼顾计算精度和计算速度的立体投送代理模型。经对比实验结果表明,构建的立体投送代理模型计算结果与高可信度仿真推演相比,战损最大相对误差不超过6.5%,而计算速度提升了150倍。