多波次火力进攻战斗中作战单元使用任务规划

作战单元使用任务的完成是作战训练任务执行的基础和前提。为了保证作战单元能够顺利执行作战训练任务,需要考虑武器系统的可靠性维修性保障性等质量特性对其使用任务进行合理规划。以作战单元多波次进攻战斗为背景,建立了基于任务效能的使用任务规划模型,并提出了一种改进的基于遗传-离散粒子群混合优化算法来求解规划模型。通过与离散粒子群算法和遗传算法的实例比较,结果证明了该方法的有效性和优越性。     

基于改进粒子群算法的多UCAV任务分配仿真研究

针对多无人作战飞机(UCAV)协同任务分配问题,提出了一种基于改进粒子群算法的任务分配方法.分析了影响任务分配的关键战技指标,考虑单架UCAV任务载荷限制的情况,建立了对地攻击任务背景下多UCAV协同任务分配模型.采用连续粒子群算法对问题进行求解,建立离散问题空间与连续粒子运动空间映射,通过位置饱和策略及买卖合同机制有效地解决多约束条件下粒于寻优.最后通过仿真实验,对模型和算法的有效性进行了验证.     

考虑维修任务分配的装备选择性维修决策优化

在紧迫的战场环境下，如何利用有限的时间、人力和资源保持或恢复装备战斗力，使装备具有连续执行任务的能力，是装备保障指挥人员最关心的问题之一。本文以装备执行多个作战任务为背景，综合考虑维修保障时间、不完全维修效果、维修人员技能水平、装备性能状态等因素，以最小阶段任务可靠度最大化为决策目标，建立考虑维修任务分配的装备选择性维修决策模型，采用遗传算法进行优化求解。结合算例，分析了任务持续时间、维修人员技能水平对决策目标的影响，验证了所提模型及算法的有效性。     

面向多阶段任务可用度的装备群维修决策模型

多种维修方式的综合应用可最大限度提高装备可用度。针对装备群的多阶段任务特点,将维修活动近似安排在任务间隔期内,认为部件以一定的概率必然出现故障,获得了阶段期望维修时间。然后充分考虑了部件的3种维修策略以及产生的延误时间,给出了任务可用度的定义。以最大化任务可用度为目的,在综合分析阶段任务分配方案及维修方式选择影响的基础上,建立了一种非线性整数规划模型。基于问题实际提出了改进遗传算法对模型进行求解,以新的多层分段染色体形式表示优化方案,并调整遗传算子的操作方法以易于算法的实现。最后给出具体实例证明了模型及算法的有效性,有利于决策人员做出合理的任务及维修活动安排。     

基于粒子群优化的无人战斗机编队任务协调方法研究

执行任务时多无人机之间的任务协调是保证无人机具备协同工作能力并且顺利完成任务的关键.将无人战斗机编队的协调过程看成一种动态的任务分配过程,建立任务协调模型,分析任务协调问题的粒子初始化和寻优方法,编写基于粒子群优化算法的任务协调问题程序.对粒子群优化算法参数对任务协调方案的影响进行了仿真验证,结果表明此方法得出的方案合理有效可以满足无人战斗机任务协调问题的要求.     

一种具备协作机制的市场化无人战斗机任务分配方法

当多无人战斗机编队需要对多个目标的敌方阵地进行攻击时,如何在有限的无人战斗机中选择最优的任务分配方案是UCAV编队能够有效完成任务的关键.首先提出了的方案优劣判定定理,然后将目标看作优化对象,根据UCAV的数目和目标的数目之间的差别制定了相应的任务分配策略.其次,基于相应的任务分配策略提出了具备合作机制的市场化的任务分配方法.该方法通过市场上买卖的方法和优化目标之间的相互协作,可以求出满足帕累托优化条件的最优任务分配方案.最后将本方法和基于粒子群的任务分配方法进行了对比分析并且进行了仿真验证.仿真结果表明使用本方法可以消除使用粒子群算法给帕累托最优方案的求解带来的不确定性.在局部代价和收益发生变化时,通过局部协调就可以获得最佳任务分配方案.     

基于Holon组织的有人/无人机作战联盟形成

基于Holon组织构建理论,分析了有人/无人机群对目标群协同作战的任务分配问题。有人/无人机群Holon联盟(Holon coalition of manned/unmanned vehicle swarm,HCVS)形成过程即是无序的有人/无人机群面向任务需求形成各个作战编队的过程。将对目标群的总任务分解为不同类型的子任务,根据无人机作战资源能力与任务资源需求,定义机群资源冗余指标、资源冗余方差指标,构建了HCVS形成的多目标优化模型。最后提出了一种多目标混合蜂群求解算法,并利用算例验证了算法的有效性与优越性。     

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。     

面向动态任务的作战单元两等级两层级可修复备件优化

针对作战单元执行任务前备件保障方案制定难的问题,在对作战任务和备件保障系统分析的基础上,对可修复备件控制多级技术（multi-echelon technique for recoverable item control, METRIC）经典模型进行了扩展,提出了作战任务和保障能力动态变化条件下的作战单元两等级两层级任务成功性评估模型。以备件购置费用为优化目标函数,作战单元任务成功性为约束条件,建立了基于作战单元任务成功性的备件优化模型,运用边际效应方法给出了优化模型的求解方法。通过应用实例给出了相应的备件优化方案和优化备件方案下的作战单元任务成功性评估曲线。该模型可为装备保障指挥人员根据作战任务和保障环境制定备件保障方案提供一定的决策支持。     

基于改进MOPSO的多级系统备件配置优化研究

备件是装备保障的重要物质基础,合理规划备件的配置方案是提高装备保障效能的关键。针对多级保障系统备件配置优化的高维、非线性问题,构建了以备件保障度最大、保障费用最小为目标函数,以其他准则为约束条件的优化配置模型。面向优化模型求解的难题,在传统粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群求解算法,给出了该算法的设计思路和优化流程,采用基于准则的方法以及改进惯性权重等措施,以两个目标作为引导,在备件配置方案生成时可以避免长时间的无效搜索,提高了粒子群优化算法的求解效率,最后通过算例证明该方法的可行性和有效性。     

多级维修供应下不完全串件系统可用度评估

串件拼修能够在同等条件下最大限度提高装备可用度,但在装备组成结构中,并不是所有的项目都能够进行串件。为此,针对不完全串件系统,在多级维修供应模式下,根据串件拼修特点,结合可修复备件多级库存控制理论（multi-echelon theory for recoverable item control, METRIC）理论,建立了系统可用度评估模型,并研究了串件对策下最优备件方案确定流程。通过实验设计,对不同串件对策下装备的可用度进行评估,计算表明串件拼修能够进一步提高装备可用度。利用多级多层次备件库存优化工具（vary METRIC, VMETRIC)平台对模型进行验证,结果表明,本文模型结果与VMETRIC仿真结果非常吻合,证明了本文模型的正确性。     

有限任务间隔时间内的装备选择性维修决策研究

在序贯任务过程中,在有限任务间隔时间约束条件下,以提高装备的任务可靠度为目标,建立了复杂串并联系统任务可靠度模型,以最小维修、预防更换和事后更换为可选维修策略,建立了总维修时间约束条件下以任务可靠度最大化为目标的选择性维修决策模型。采用遗传算法建立了选择性维修决策优化求解算法,解决了求解空间爆炸问题。案例分析表明,装备选择性维修决策模型及基于遗传算法的优化求解方法是有效的。     

合成部队多阶段作战任务成功概率仿真评估

考虑战场环境和战时装备维修保障评估合成部队多阶段作战任务成功概率, 对于辅助合成部队作战任务规划和装备维修保障决策具有重要的现实意义。在分析合成部队装备和合成部队装备维修保障模式的基础上, 构建了战时合成部队多阶段任务剖面; 通过对合成部队作战过程的分析, 提出了战时合成部队各阶段任务成功要求; 充分考虑合成部队多作战单元任务的协同性、合成部队装备的多样性及其战时随机共因失效(random common cause failure, RCCF)、战场环境下敌方火力打击和阶段任务时间的随机性、换件修理时间的不确定性等复杂因素, 利用蒙特卡罗仿真(Monte Carlo simulation, MCS)原理给出了合成部队多阶段作战任务成功概率评估的详细仿真流程, 并通过算例进行仿真和结果分析。研究结果表明:本文模型可用于合成部队多阶段作战任务成功概率评估和战斗阶段持续时间优化, 并为战时合成部队备件携行方案优化奠定了模型基础。     

具备有限维修能力的舰船编队保障方案优化

以舰船编队维修保障资源优化为研究背景,在VARI-METRIC理论基础上,拓展了“无限维修总体”的假设条件,根据M/M/c排队论,建立了有限维修能力约束下的舰船装备可用度评估模型。以保障费用为优化目标,在装备可用度指标约束下,采用边际优化算法,对出航前舰船编队维修保障资源进行综合优化。通过任务想定,给出了优化结果,并对其进行了分析,结果较为合理。研究结论能够为装备保障管理人员制定保障方案提供决策支持。     

面向任务的拼修策略问题及求解算法

研究了一种面向任务的拼修策略问题, 建立了该问题的多维背包问题模型,提出了基于遗传算法的求解方案.然后设计了一种求解效果较好的两阶段遗传算法, 进行了包括编码, 交叉,变异, 最优前沿限定算法, 适应度函数,选择策略和退火局部搜索算法在内的全面的分析和设计. 最后,给出了一个算例,检验了求解方案的实用性,并且通过计算实验分析了遗传算法的有效性.     

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。     

基于遗传算法的维修装备功能规划

考虑武器装备在不同场合下故障率不同的实际,研究将武器装备对应的维修装置分配到维修装备以形成维修装备体系的最优化问题,提出了基于主用场合的维修装备功能规划模型,并运用遗传算法进行模型求解研究。首先从维修装备配置种类、故障率差异和维修装置体积三方面分析了维修装备功能规划考虑的问题,建立了以维修装备主用场合故障率和最大为目标的维修装备功能指派模型;进而在证明主用场合故障率和最优值定理的基础上,建立遗传算法适应度函数,求解维修装备种类数量,确定遗传算法初始数值取值范围,并进行了遗传操作选择研究;最后运用Matlab软件进行了40维修装置7场合维修装备规划实例求解,实例证明提出的模型科学合理,求解方法方便高效。     

串件拼修策略下指数型不完全修复件的可用度评估

串件拼修能有效提高装备保障效能.针对任务期内普遍存在的故障件报废问题,提出了串件拼修策略下的系统可用度近似评估方法.以两层级部件为例,通过忽略维修时间将底层不完全修复件近似等效为消耗件,并分别以上层部件完全可修和部分可修展开,利用等效思想将上层备件数量折算为底层备件数量,最后通过建立可用度与可靠度的关系得到系统可用度表达式.算例中通过构造仿真模型与近似方法进行对比,结果表明:本文近似方法在高可用度范围内具有较高的精度,在串件拼修策略下使装备可用度提高了4.23%.     

面向事件活动流的舰艇作战任务效能评估模型

考虑作战过程性因素对作战效能的影响,将作战任务表示为作用在作战资源上的活动、状态、事件及其关系组成的事件活动流模型。在此基础上,提出了基于信息熵、面向事件活动流的作战任务效能评估模型,针对评估模型中的权重评价,给出了基于微粒群的权重向量优化算法,从而通过对作战任务的事件活动流模型进行效能评估,实现对作战任务效能的评估。最后给出了作战任务效能评估的实例。