有人/无人作战智能体分布式任务分配方法

有人/无人作战智能体任务联盟是面向分布式网络化作战体系提出的一种作战样式,任务分配问题是研究任务联盟指挥策略的关键点之一。以有人/无人作战智能体任务联盟为研究对象,提出与之适应的分布式体系结构。将任务执行质量引入任务分配问题建模中,以拍卖算法为基础,通过编组整体拍卖、方案预处理等改进机制,有效降低了个体方案的构建开销,并在约束的时间内实现任务联盟的动态任务分配。针对作战想定进行了仿真计算,结果表明算法能在有限拍卖次数下给出接近理想优化效果的分配方案。     

基于CNDLS的空中多编组时限约束任务分配方法

针对空中多编组任务分配具有整体任务完成时间限制和个体任务完成时窗限制的特点,以最高任务执行效率为目标,建立了包含时限约束的多编组任务分配数学模型。分析编组在作战过程中的资源损耗,构建了编组资源能力动态更新模型,使所建模型更为符合实际作战。在动态列表规划选择任务、量子遗传算法分配编组的基础上,设计了用于求解该模型的循环嵌套动态列表规划(CNDLS)的任务分配方法。针对作战想定进行仿真计算,仿真结果表明所建模型和所提方法能通过多次迭代可实现一定资源和时限约束下的最佳多编组任务分配。     

防御性制空截击中警戒巡逻空域规划建模

针对防御性制空截击作战中警戒巡逻空域规划问题, 建立了一种有效的空域规划模型。首先, 综合考虑己方兵力部署以及敌机威胁方向, 确定截击线的划设位置。其次, 选择相对角度、敌机速度和敌我距离三项指标构建威胁评估模型, 确定出空域的方向。然后, 根据我机采用的截击战术, 在空域可规划范围内确定空域的位置和数量。最后, 结合敌机可能突击高度的上下限, 计算出空域的高度设置范围, 进而建立一套完整的警戒巡逻空域规划模型。通过不同情景下的仿真实验, 验证了所建模型的合理性和有效性。