多机协同对地攻击目标分配算法

针对多机协同对地攻击目标分配问题及其特点,对二进制粒子群优化算法进行改进,提出了一种基于矩阵二进制粒子群优化算法的多机协同对地攻击目标分配算法。首先,通过攻击机机群在对地攻击过程中得到的毁伤收益与付出的生存力损耗建立了目标分配模型,然后根据该模型约束特点,建立问题解与分配矩阵即矩阵粒子之间的映射,最后根据粒子形式设计了新的位置更新方式。仿真结果说明,矩阵二进制粒子群算法能够快速地找到较优的目标分配方案,并保证解的有效性,满足问题的约束条件。     

无人机协同多目标攻击空战决策研究

针对超视距空战中多架无人机对空中的多个敌对目标进行协同攻击的决策问题进行了研究。首先,对空战威胁态势进行了分析,基于对各攻击目标至少分配一枚导弹的原则,将协同多目标攻击决策问题转化为导弹目标攻击配对的优化问题并建立其攻击效能评估模型。然后,提出了一种模拟退火遗传算法用于该决策问题的寻优。最后,通过所得最佳导弹目标分配个体求得最终协同攻击决策方案。仿真结果表明所提出的算法能有效地求解协同多目标攻击决策问题,其对最优解的搜索效率明显优于单一的遗传算法。     

多UCAV协同目标攻击决策

针对多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)攻击多目标,研究了多UCAV协同攻击决策问题。建立了目标毁伤模型、UCAV损耗模型和时间协同模型,并通过加权求和将三者转化为单一目标函数,进而转化为单目标问题进行求解。提出了一种离散微粒群优化(discrete particle swarm optimization, DPSO)算法,在微粒群优化算法框架内重新定义了微粒的位置、速度及相关操作。建立了微粒与实际问题的映射关系,进而使DPSO算法适合于求解多UCAV协同目标攻击决策问题。仿真结果表明,DPSO算法易于实现,能够较好地解决基于时间协同的多UCAV目标攻击决策问题。     

基于改进差分进化算法的跨平台武器目标分配方法

现代战争中,跨平台武器单元的协同利用,是合同编队体系的重要内容,作战方式也正由平台级协同向着能力要素级协同转变,这对武器目标分配问题的解决提出了更大挑战。本文将武器单元的最小划分单位细化到能力要素级,以毁伤概率与成本消耗为优化目标,面向多种来袭目标的编队防空场景,提出了跨平台武器目标分配算法。同时,基于混沌映射提出了混沌种群重构(chaotic population reconstruction, CPR)机制,并结合带存档的自适应差分进化(adaptive differential evolution with optional external archive, JADE)算法提出了CPR-JADE算法,利用CPR机制可以帮助算法在解决高维复杂约束问题时跳出局部最优。再将其运用到武器目标分配模型上,实现了对模型的高效求解。最后,通过在多种数据规模下与其他进化优化算法的仿真对比试验分析,验证了所提方法的正确性与有效性。     

基于图模型自主优化的多无人机多目标攻击

为在多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)执行多目标攻击中适时确立决策优化的方向、改变任务优化所需的基本条件,采用图模型中的动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)构建了空天威胁体感知模型,提出了基于图模型自主优化系统的分层架构和多UCAV自主协同规划方法。该方法利用数据融合形成的DBN状态转移网络及观测转移网络参数的变化表现复杂空天环境的变化,并充分利用DBN的学习和推理算法,实现了对威胁体的在线动态感知,达到了按照确定原则完成UCAV攻击目标重新分配与航迹协同等任务的目的。仿真结果表明了这种自主优化规划方法的正确性和可行性。     

基于匈牙利-模拟退火算法的多阶段武器目标分配方法

针对现代化战争中远程精确制导武器成本高昂以及武器发射平台数量有限的问题，研究了多阶段武器目标分配问题，以最小化武器成本为优化目标，建立了混合整数非线性规划模型。设计了一种集成匈牙利和模拟退火的混合智能搜索算法，首先根据待攻击目标的时空状态与毁伤特性确定打击阶段、标记可松弛性。在模拟退火的框架下，基于目标的松弛性调整攻击阶段，再通过匈牙利算法计算每个阶段武器和目标的精确匹配方案。通过启发式算法和精确求解技术的结合，在保证求解质量的前提下，极大减少了计算时间。通过计算实验，与变邻域搜索算法进行了对比分析，验证了该算法在求解多阶段武器目标分配问题的有效性。仿真结果表明，所提算法在计算时间和求解效果上优于变邻域搜索算法。     

基于IBPSO的编队协同对地攻击目标分配算法

针对编队协同对地攻击目标分配问题特点,对二进制粒子群算法应用于编队协同对地攻击目标分配的若干问题进行研究。首先,通过战斗机毁伤目标收益和攻击目标代价建立了目标分配问题的评估标准。然后,在引入了一系列操作符的基础上,对二进制粒子群算法的速度和位置更新计算公式进行了改进,并利用改进的二进制粒子群算法完成了编队协同对地攻击目标分配。仿真结果表明,改进的二进制粒子群算法比遗传算法具有更强的全局寻优能力、更快的收敛速度。     

多编队对地攻击协同目标分配方法研究

首先介绍了协同目标分配在多编队对地攻击中的重要性,然后提出了一种初始分配与全面分配相结合的目标分配方案,建立了目标分配模型,设计了分群算法实现目标的初始分配,采用遗传算法完成目标的全面分配.最后在态势威胁评估的基础上给出了具体仿真算例,计算结果表明,介绍的方法可以全面、有效地解决编队对地攻击中的目标优化分配问题,从而提高了多编队对地攻击的整体作战效能.     

多UCAV协同目标分配算法研究

针对多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)协同目标分配问题,提出了一种基于离散粒子群算法的多UCAV协同目标分配方法。根据多UCAV协同目标分配问题的特点,建立了粒子与实际问题间的映射,设计了新的粒子群位置和速度更新公式,并且对标准粒子群算法作了改进。充分利用粒子群优化算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UCAV协同目标分配问题。仿真结果表明,离散粒子群算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单、灵活。     

无人机集群网电攻击行动协同目标分配建模

以一体化综合防空系统中的雷达为作战对象,从体系对抗的高度研究了无人机集群网电攻击行动协同目标分配的思路与方法,并以目标重分配规则与有人机/无人机协同规则为重点构建了基于协同目标分配规则的协同目标分配模型。然后研究了基于智能优化算法的协同目标分配模型求解方法,运用混合离散粒子群优化算法模拟有人机目标分配,运用基于协议规则算法模拟无人机目标分配。最后进行了仿真实验测试,实验结果证明了协同目标分配模型的有效性,并反映了集群自组网状态对于集群作战效能的重大影响,为无人机集群以及反无人机集群的战法设计提供定量依据。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

正~~     

TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。     

Innovation Versus Environmental Protection Presumptions

The paper is about negotiating with issues that discourage innovation. The subject is environmental deterioration, with concern directed at the impediments that keep it from being innovatively resolved. The paper is organized around three issues. (1) The dominant model of environmental concern, called environmental protection, is managed predominantly via command and control approaches. (2) Command and control, by relying on analytical segmentation to subdivide the problem into digestible bits and using formal legislation to direct it, are not up to emerging challenges in the area. (3) More robust models are available but difficult to experiment with due to impediments that discourage change. These impediments are seen in ideals associated with protection, prevention, recycling, and sustainability that tend to do more to sustain harmful practices than to seek beneficial alternatives. Being able to appreciate the underlying restrictions of entropy could help stimulate a more innovative agenda. These issues are tested via a project funded by the EPA entitled ENERGY STAR Homes.     

Knowing Wuli,Sensing Shili,Caring for Renli: Methodology of the WSR Approach

This paper presents an outline of an Oriental systems methodology: the Wuli Shili Renli approach (WSR). The basic theme of WSR contends that wuli (regularities in objective existence), shili (ways of seeing and doing), and renli (patterns underlying human relations) constitute a differentiated whole that conditions systems projects. WSR suggests that we should design and employ appropriate methods to address and tackle wuli shili and renli elements in a theoretically informed and systemic way. The background, philosophy, process, principles, and some practical applications of the methodology are preliminarily outlined.     

多Agent仿真中Agent行为的形式化描述方法

提出了一种从状态、动作、动作序列到活动,逐步地建立对Agent行为的形式化描述方法。该方法能有效地用于多Agent仿真系统的设计中Agent行为特征的分析、定义和描述。     

电子设计自动化中的模块生成技术研究

模块生成技术是随EDA设计技术的应用而发展起来的一种新技术。它对EDA软件的广泛使用，设计产品的性能、质量，降低产品开发成本等有重要影响。根据当前EDA设计中所遇到的问题和EDA软件的不足，结合作者多年从事这方面的研究、设计，提出了应用于EDA设计中的模块生成技术的方法。较好地解决了EDA设计、仿真过程的新问题。