基于遗传算法的兵力分配模型

结合现代防空作战部署的特点,对防空作战运筹中兵力分配问题进行探讨,建立兵力分配问题的数学模型,对遗传算法做了改进,并给出模型求解的方法和步骤,实例表明该方法可为决策者做出科学、有效地决策提供有力的支持。     

使用多种防空武器时目标分配的数学模型

就防空作战中使用多种防空武器时的目标分配问题建立了数学模型 ,并给出了具体算法 ,为防空指挥控制系统中的目标分配提供了新的理论方法。     

基于遗传算法的目标优化分配模型

结合我国防空武器的现状,根据现代防空混合配置的特点,提出了基于遗传算法的目标优化分配模型,有效地解决了目标优化分配这一复杂而困难的问题,从而提高了地空导弹武器系统的防空作战效能。     

信息化条件下海上编队区域防空目标分配方法

针对现代海上编队作战是基于信息系统的体系作战客观要求,对信息化条件下海上编队区域防空目标分配问题进行了研究,提出了对空防御拦截水平的概念,建立了多层防御模式下的编队区域防空目标分配模型.为了有效求解模型,综合运用交互式决策思想和遗传算法,提出了一种基于遗传算法(GA)的交互式求解模型的方法.在GA设计中,通过对染色体编码、初始化种群、适应度函数以及遗传运算、选择策略等环节的合理设计,保证了产生个体的有效性,提高了搜索质量,加快了搜索速度.仿真结果表明了模型和算法的有效性,从而为有效解决现代海上编队体系作战的区域防空目标分配问题探求了一条新途径.     

空袭目标综合识别模型的研究

如何对空袭目标进行准确的属性识别和类型识别是防空导弹武器发射决策中的关键环节之一。为实现防空作战指挥自动化 ,必须对影响目标综合识别的各种因素进行定性和定量的分析 ,然后建立有效的模型并使用可行性的方法进行处理。结合现代防空作战的特点和指挥自动化系统的工作过程 ,给出了进行目标属性识别的准则集及类型识别的指标集 ,并建立了相应的识别模型。实例证明这些方法是可行的     

基于模糊神经网络防空重点保卫目标的选择

在现代防空中,由于精确制导技术在空袭兵器上的应用,使防空中重点掩护显得格外重要。为实现重点掩护,防空中重点保卫目标的选择就成了防空作战系统分析首要环节。本文给出了重点保卫目标类型,提出了选择重点保卫目标的指标,利用多目标权系数的不确定特点,建立了优选保卫目标的模糊神经网络模型及算法。最后对给出的保卫目标样本对模糊神经网络模型进行训练和仿真,说明了用该模型能很好的选择重点保卫目标。     

地面防空非对称信息对抗仿真研究

在地面防空作战中 ,地空导弹和空中目标的对抗是一个动态的对抗过程。在多目标攻击时 ,进行目标分配后 ,通过把模型分为自身状态和对对方的估计状态 ,建立了防空作战多导弹 多目标的信息对抗模型。分析了在多目标攻击的情况下 ,目标的分配原则以及导弹追击和目标逃避的控制输入的选择原则。通过仿真 ,体现了导弹和目标之间的对抗性 ,对深入研究地面防空系统对抗性建模方法具有重要意义。     

基于时间约束的多平台协同目标分配方法

网络化防空体系各作战平台协同目标分配问题是研究网络化防空的一个重要问题。针对未来网络化防空对协同目标分配算法具有很高的实时性要求,提出了基于时间约束的协同目标分配方法--改进的分布协同拍卖算法,给出了算法具体设计思路和流程,并对算法作了仿真实验。仿真的结果和统计数据分析证明,算法能够在约束的时间内给出具有很好优化效果的目标分配方案,并通过与遗传算法的实例比较,体现了该算法在时间约束条件下的优越性。     

基于模糊评判的新防空威胁评估模型

防空威胁评估是防空作战指挥决策中的关键环节之一。结合现代防空作战的特点,在分析了威胁评估有关因素的基础上,给出了一种新的威胁评估方法———静态威胁和动态威胁相结合的综合威胁,并对静态威胁和动态威胁中的因素进行了分析,对相关的指标进行了量化。根据防空作战中的实际情况建立了相应的数学模型,利用模糊决策和模糊综合评价理论和方法,给出了相应的算例,证明了此模型的有效性。该模型也可为其它兵种的防空威胁评估所借鉴。     

基于BP神经网络模型的目标属性识别仿真

在地面防空作战中,对空中目标进行属性识别是防空导弹武器发射决策的关键环节之一,可靠及时的识别可有效地避免误伤我（友）机,准确消灭敌机。结合现代防空作战特点,对影响目标属性识别的各种因素进行定性和定量分析,建立了基于BP神经网络的目标属性识别模型,仿真分析表明了模型的有效性和实时性。     

基于改进AGD-分布式多智能体系统的目标优化分配模型

由于现代化战场环境动态多变、作战实时性高,针对当前防空作战中武器目标分配(weapon target assignment, WTA)约束多且复杂、传统建模无法真实反映战争过程、模型可信度不高等问题,提出一种在分布式约束优化问题(distributed constraint optimization problem, DCOP)背景下,基于多智能体系统(multi-Agent system, MAS)理论的武器目标优化分配模型,并利用改进的加速梯度下降(accelerated gradient descent, AGD)算法进行求解。通过实验证明了该算法具有良好的收敛性和低复杂度,能够适应现代化防空作战的需求,满足大规模寻优问题的需求,高效解决多智能体目标优化分配问题。     

基于MADM的威胁评估排序模型

结合现代防空作战的特点和指挥自动化系统的工作过程,对影响目标威胁评估的各种因素进行了分析,并讨论了常用威胁评估方法的缺点和不足,依据多属性决策(Multiple Attribute Decision Making,MADM)理论和方法,提出了基于MADM的目标威胁评估排序模型,并通过示例介绍了威胁评估和排序的求解过程。该方法有效地解决了目标威胁评估与排序问题,提高了防空作战效能。     

以目标类型为主的一种威胁评估方法

结合现代防空作战的特点和指挥自动化系统的工作要求，对影响目标威胁评估的属性进行了分析，根据多属性决策理论和方法，提出了一种目标威胁评估方法。首先对目标类型进行分类；然后对影响目标威胁评估的各个属性进行划分；最后依据多属性决策方法，建立了目标威胁评估的数学模型，并通过示例介绍了威胁评估的求解过程。仿真结果表明，该模型能够有效目标威胁评估问题，能够有助于指挥员进行目标分配和提高防空武器系统性能。     

基于主从递阶决策的战术级防空武器目标分配模型

针对防空C3 I系统中的决策问题,建立了目标分配的数学模型。该模型引入了主从递阶思想,较好地反映了决策中上、下级的层次关系和同级之间的关联关系。结合军事决策的特点,给出了实用的启发式算法,最后获得的是反映指挥员决策特点的满意解。该模型在工程实践中得到有效应用的同时,也为各级防空C3 I系统的联合建模提供了一个新的思路     

对光电精确制导武器的区域电子防空干扰目标分配方法

精确制导武器是区域电子防空的首要作战对象,以红外、电视、激光为制导方式的光电制导武器占据绝大比例。干扰目标分配作为对抗过程中的关键环节,其准确性和合理性直接决定能否实现对敌有效干扰,确保己方重点目标的安全。在分析区域电子防空目标特征、对抗能力和决策难点的基础上,确立了基于多层防御的干扰分配思路。针对目标分配的前提威胁评估问题,提出了目标环境不确定条件下基于知识推理的威胁等级判定方法。依据威胁评估结果,建立以干扰效能指数最大化为目标的干扰分配数学模型,解决不同作战对手、对抗手段、力量配置情况下的分配决策问题。仿真实例表明,所提方法能够积极响应战场态势变化,在实时分配、精确干扰和主动调整上满足实战要求。     

海上要地防空反导阵地优度排序研究

针对海上要地防空反导作战中发射阵地优度排序问题,结合要地面积较小、各备选阵地自然环境条件差别不大的实际情况,提出一种以各阵地与保卫目标间距离来衡量阵地优度的评价指标体系构建方法。首次将各己方目标的重要度作为对应评价指标的权值,并提出一种基于网页排名(PageRank, PR)算法的评价指标赋权方法。通过算例仿真可得,本文提出的方法能够给出科学、准确的备选阵地优度排序,为解决海上要地防空反导阵地选择问题提供了一种新思路、新方法。     

Solving algorithm for TA optimization model based on ACO-SA

An ant colony optimization (ACO)-simulated annealing (SA)-based algorithm is developed for the target assignment problem (TAP) in the air defense (AD) command and control (C2) system of surface to air missile (SAM) tactical unit.The accomplishment process of target assignment (TA) task is analyzed.A firing advantage degree (FAD) concept of fire unit (FU) intercepting targets is put forward and its evaluation model is established by using a linear weighted synthetic method.A TA optimization model is presented and its solving algorithms are designed respectively based on ACO and SA.A hybrid optimization strategy is presented and developed synthesizing the merits of ACO and SA.The simulation examples show that the model and algorithms can meet the solving requirement of TAP in AD combat.     

基于模糊多目标规划的防空反导火力分配

针对现有多目标火力分配(weapon target assignment,WTA)方法很难适用于不确定情况下防空反导作战的问题,提出了基于模糊多目标规划的防空反导WTA方法。首先,采用三角模糊数刻画不确定的目标威胁度,在考虑防空反导作战特点的基础上,基于模糊多目标规划建立了WTA模型;然后,根据必要性测度原理将含有模糊参数的目标函数进行了等价清晰化;接着,提出了具有单/双势阱的多目标量子行为粒子群算法用于求解WTA模型,该算法采用了单/双势阱位置更新方式、粒子混合随机变异方法、领导粒子两阶段选取方法;最后,通过实例仿真验证了模型的合理性和算法的有效性。