基于遗传模糊系统的兵棋推演关键点推理方法

近年来,基于人工智能技术的自动化作战推演越发受到重视,但是由于有效地采集作战推演数据难度较大,许多依赖数据学习的人工智能技术效果不佳。在结合专家知识和作战推演数据的基础上研究作战推演中的人工智能技术,是一种可行的替代方案。为此,立足兵棋推演设计了关键点推理遗传模糊系统(genetic fuzzy system, GFS)框架,有效整合了对兵棋专家知识的建模和对兵棋复盘数据的学习,从而提高了关键点的推理质量。进一步以安全点为例,构建了安全点推理GFS,在初始化模糊系统规则库的基础上,通过合理设计遗传算法中的参数编码、适应度函数、遗传算子等,实现了安全点推理模糊系统的遗传调优算法。最后,通过实验仿真展示了所提方法的可行性和实用性。     

国外兵棋推演及系统研究进展

兵棋推演系统作为进行战争推演、方案评估、作战分析等活动的重要手段,能够支撑作战问题研究、战法创新以及作战概念开发.从推演方法和系统研究的角度梳理了国外计算机兵棋系统的发展现状,重点介绍了在线推演和多级联合推演等方法,以及多级兵棋融合设计、多系统组合仿真和辅助工具开发等研究现状,为计算机兵棋系统的发展和运用提供借鉴和参考...     

面向智能成长的兵棋推演生态系统

构建下一代智能化兵棋系统,难在不能一蹴而就,需要通过构建生态系统逐渐成长智能.界定了智能化兵棋生态系统的基本概念,提出动态开放、层次多样和协同演化的理念.借鉴人类智能成长过程和学习进化机制,构建了 下一代兵棋认知智能演化成长的双螺旋模型,给出了基于观察-学习-测试-应用循环的兵棋推演生态系统体系框架;分析了数字孪生、人...     

基于卷积神经网络的陆战兵棋战术机动策略学习

针对从“人在回路”兵棋推演的复盘数据中提取推演者战术经验高价值知识的问题,提出一种基于深度神经网络从复盘数据中学习战术机动策略模型的方法。将战术机动策略建模为在当前态势特征影响下对目标候选位置进行优选的分类问题：梳理总结影响推演者决策的关键认知因素,定义了由机动范围和观察范围等7个属性构成的基础态势特征,建立了带有正负样本标注的态势特征数据集;设计了基于卷积神经网络的分类器,以分类概率实现了单个棋子战术机动终点位置的预测。实验结果表明：该模型的预测准确率可达到78.96%,相比其他模型提高至少4.59%。     

基于连通树的兵棋推演热区检测算法

提出了一种基于连通树的热区检测算法, 可检测任意形状的热区, 目的是通过检测兵棋推演过程中军事行动频繁的区域, 为受训人员了解整个战场态势提供辅助参考. 算法在明确了热区定义的基础上, 首先构建连通树将数据集按连通区域进行最小划分, 再根据设定的密度阈值对连通树进行剪枝. 剪枝处理后的每棵连通子树是最终的热区. 理论和实验结果均验证了该算法的有效性.     

面向兵棋系统的卫星导航对抗行动推演模型研究

随着信息化作战体系对天基时空基准的依赖逐渐增强,卫星导航对抗快速发展为夺取天基定位、导航和授时信息优势的主要作战行动。以构建卫星导航对抗行动推演模型为目标,在分析相关研究现状的基础上,设计了导航信息环境计算模型和导航对抗行动仿真模型,探索了兵棋系统导航信息环境可视化和高分辨率仿真计算模型代替低分辨率概率效果模型的实现途径,支撑了在天基导航信息支援下的战前筹划和战时评估,实现了导航对抗行动的兵棋推演。     

基于密度的计算机兵棋推演数据快速聚类算法

针对计算机兵棋推演数据的特点,提出了一种基于密度的快速聚类算法-基于密度的快速空间聚类算法(quick density based spatial clustering of applications with noise, QDBSCAN),目的是通过聚类检测孤立点,快速定位地面部队兵力部署上的缺陷。QDBSCAN算法在基于密度的空间聚类算法(density based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法的基础上做了相关改进:在邻近度度量上提出了最短可行路径的概念,使聚类更符合计算机兵棋的规则;动态设置密度参数;采用提出的代表对象选择方法来减少对对象邻域的判断次数;按区域对数据进行分组以缩小聚类规模。实验表明,QDBSCAN算法的性能在数据规模较大的情况下,明显优于DBSCAN算法。     

计算机兵棋推演系统公共数据的建模与VV＆C研究

计算机兵棋推演系统涉及作战要素多,建模涵盖范围广,使得公共数据的建模与VV＆C基础工作难度增大。在具体的工程实践中,通过对系统所需的公共数据进行分类与抽象,建立了数据结构模型与级联关系,开发了多种形式数据录入和基于数据规则引擎驱动的一致性数据校验软件,最后探讨了数据VV＆C过程。试验和应用表明,公共数据模型有效、质量较高,对计算机兵棋推演系统模型的构建及其原型系统的运行起到了很好的支撑作用。     

广域六角格兵棋地图构建方法与机动推演应用

兵棋推演是预演战争、模拟作战的科学方法,全球化趋势对兵棋推演的推演范围和灵活程度提出了更高要求。采用六边形全球离散格网系统建立广域多尺度兵棋地图,并在推演案例中检验了其作用。首先,提出栅格及矢量数据六角格量化方法;其次,建立环境要素与作战要素联合作用的部队机动时间效能模型,设计了最优路径规划算法;最后,构建兵棋地图,并以部队海陆两栖机动推演为例加以验证。实验结果表明,六边形全球离散格网系统兼具数据建模和分析计算功能,既可被用于构建海陆广域多尺度兵棋地图,又可作为作战推演的统一计算框架,弥补了传统兵棋地图空间范围受限、尺度变换不灵活的缺陷,具有较好的应用前景。     

兵棋系统中基于GA的进攻战斗火力分配研究

火力分配是有效发挥兵棋中参战单位整体作战效能的决定性问题,依照兵棋的规则和进攻战斗的特点,结合经验数据规则和运筹分析方法,建立了兵棋中进攻战斗的火力分配模型。针对进攻战斗火力分配优化问题,给出了基于遗传算法的全局最优解模型求解方法和步骤。实例分析证实该方法能解决模型假设条件下兵棋中进攻战斗的火力分配问题并取得良好的战斗效果,可为兵棋推演和计算机生成兵力(CGF)仿真提供参考,对演习和实战中指挥员的决策具有重要意义。     

基于直觉模糊逻辑的插值推理方法

针对直觉模糊逻辑及命题演算,揭示了规则前件与规则后件中模糊论域之间的映射关系,提出利用隶属度与非隶属度计算直觉模糊逻辑的插值推理方法.研究了在连续空间与离散空间状态下线性插值的推理合、成方法,包括直觉模糊取式推理、直觉模糊拒式推理及直觉模糊假言推理,推导了相关的推理合成运算公式.以具体算例验证和表明了所推导方法的正确性和有效性,以及对方法进行验证的详细步骤.     

锅炉燃烧系统的聚类自适应模糊控制器的设计

将聚类算法和模糊控制相结合，提出一种新型的聚类自适应模糊控制方案，应用于非线性、大延迟、强耦合的锅炉燃烧系统中，并用遗传算法将模糊控制器的隶属参数进行了优化，仿真表明该方案的适应性和鲁棒性都很强，具有很大的工程实用价值。     

基于模糊推理的机械臂关节轨迹规划

针对冗余空间机械臂关节角速度向量轨迹规划中合理协调多个约束条件的难题,提出了基于模糊推理理论的多约束条件下机械臂关节角速度向量轨迹规划控制算法。将传统的关节角速度向量算法与模糊推理原理有效结合,由模糊推理选定某一时刻需要优化的约束条件,以及对约束条件的执行程度,有效解决了多约束条件下冗余机械臂关节角速度向量轨迹规划的控制问题,数字仿真结果证明了所提算法的有效性。     

2-D mini mumfuzzy entropy method of image thresholding based on genetic algorithm

1 .INTRODUCTIONI mage thresholding[1]which extracts the object fromthe backgroundin an input i mage is one of the mostcommon applicationsini mage analysis .For example ,in automatic recognition of machine printed or hand-written texts ,in shape recognition of objects ,and ini mage enhancement ,thresholding is a necessary stepfori mage preprocessing.If the object is clearly distin-guishable from the background, the gray-level his-togram will be bi modal andthe thresholdfor segmen-tation can…     

基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的多属性决策方法

针对专家决策带有犹豫性和偏好性的多属性决策问题,提出一种基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的决策方法。在概率犹豫模糊集和犹豫直觉模糊集的基础上,考虑专家偏好,提出一种新的概率犹豫-直觉模糊集,对混合型属性的决策信息进行统一描述;基于犹豫熵和直觉模糊熵,提出概率犹豫-直觉模糊熵对决策信息的犹豫性和不确定性进行测度,并确定属性权重;采用证据推理算法进行属性信息的集结,并基于效用理论对方案进行排序。通过算例对比分析验证了所提方法得到的决策结果更为科学、准确。     

基于量子遗传算法的港口目标瞄准点选择

使用多枚巡航导弹攻击港口目标时,瞄准点选择非常关键,传统方法所用模型较为简单、算法较为耗时。为此,根据港口子目标幅员特性,构建矩形化子目标,并按离差最大思想赋予威胁指数。从毁伤效果出发,以毁伤下界为限,构建港口目标威胁消除模型。将量子理论引入遗传算法,构建量子遗传融合算法,并用其求解瞄准点分布。仿真结果表明,得出的瞄准点具有较高可靠性,验证了模型的有效性,所用算法能在短时间内找出最优解,提高了解的收敛速度。     

Integration-centric approach to system readiness assessment based on evidential reasoning

An integration-centric approach is proposed to handle inadequate information in the system readiness level (SRL) assessment using the evidential reasoning (ER) algorithm. Current SRL assessment approaches cannot be applied to handle inadequate information as the input. The ER-based approach is proposed to synthesize inadequate input information and an integration-centric perspective is applied to reduce the computational complexity. Two case studies are performed to validate the efficiency of the proposed approach. And these studies are also performed to study how the inadequate information will affect the assessment result. And the differences caused by the system’s structure. The importance of the system’s structure in the SRL assessment is demonstrated and the contributions made in this study are summarized as conclusions.     

基于遗传算法的模糊柔性工作车间调度优化

首先给出了模糊生产环境下柔性工作车间调度模型,然后以最小化最大完工时间为目标函数,提出了一种基于遗传算法的通用模糊调度算法。此算法针对解决柔性工作车间调度问题采用工序顺序偏码的局限性,设计了基于顺序和基于机器分配的编码方法并据此给出了相应的交叉变异操作。仿真结果表明了算法的可行性和有效性。     

Designing fuzzy inference system based on improved gradient descent method

1. INTRODUCTION Estimating an unknown complex nonlinear function from a set of input-output data has become a key issue in intelligent control field[1]. Although the theory of traditional equation based approaches is well devel- oped and successful in practice, there has been a great deal of interest in applying model-free methods such as fuzzy and neural techniques for nonlinear function approximation. One of the main reasons for this is that accurate mathematical models do not always exi…