基于自适应遗传算法的目标优化分配方法

提出了基于自适应遗传算法的目标优化分配模型,阐述了自适应遗传算法在目标优化分配中的应用,通过在计算机上仿真运行实例得出了目标优化分配方案。本方法对地面防空目标优化分配决策研究具有一定的参考价值。     

改进博弈论的舰载无人机编队协同对海突击目标分配

目标分配问题是UAV自主控制的重要问题。针对舰载无人机编队协同对海突击目标分配问题,首先建立了基于离散动态贝叶斯网络的目标价值评估模型,在此基础上构建了舰载无人机编队的益损值矩阵,设计了舰载无人机编队协同对海突击目标分配的决策函数,提出了一种基于改进博弈论的目标分配方法,为4种不同约束条件下的目标分配问题分别设计了算法。最后对所建立的目标价值评估模型和改进博弈论的目标分配算法进行了实例仿真,仿真结果表明了模型和算法的可行性和有效性。     

机载制导武器的武器-目标分配算法研究

机载制导武器的武器-目标分配算法是智能航空指控系统的一个基础研究问题。本文在建立了武器-目标分配的基本概念和对算法要求的基础上,提出了两种武器-目标分配算法;基于决策论的武器-目标分配算法和基于导弹截获区的武器-目标分配算法,并对基于导弹截获区的武器-目标分配算法进行了仿真实验。结果表明,此算法具有高透明性、有限消除最大威肋、杀伤概率最大、充分利用机载武器等特点。     

雷达网目标分配的数学模型

本文就雷达网防空中使用多程式雷达时的目标分配问题建立了数学模型。在此基础上,给出了目标分配数学优化算法,为雷达网防空指挥控制系统中的目标分配提供了新的理论方法。     

一种新型的目标分配形式及算法

提出了一种新型的目标分配形式--顺序攻击目标分配形式,并以地空导弹拦截攻击机机群为研究对象,给出了均匀目标分配形式和顺序攻击目标分配形式,以及在机群无干扰武器和有干扰武器状态下,地空导弹拦截效果的算法模型.数值分析表明,顺序攻击目标分配形式有较好的攻击效果.     

基于强化学习的多对多拦截目标分配方法

针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。     

舰艇编队目标武器分配问题的研究方法

分析了舰艇编队作战指挥流程,说明舰艇编队目标武器分配(WTA)研究的内涵和复杂性.在此基础上,总结了舰艇编队目标武器分配研究成果,将舰艇编队目标武器分配研究归结为2类分配模式下的优化问题,并论述了舰艇编队目标武器分配模式,综述了舰艇编队目标武器分配研究的主要方法.最后,提出了今后的研究方向.     

用遗传算法实现防空导弹体系的目标分配

根据目前防空作战的特点,对自动化指挥控制系统中的目标分配问题进行了分析,建立了针对不同种空袭敌情的目标分配模型,根据一例来袭空情,通过遗传算法对模型进行求解,得到了比较好的目标分配结果,从而为防空导弹武器系统的目标分配问题提供了一个可行的参考方法.     

防空导弹反TBM作战指挥中目标分配关键问题研究

依据防空反导作战理论和目标分配的要求,对防空导弹反TBM作战指挥中目标分配的关键问题进行了研究。分别对威胁排序方法、拦截可行性条件、目标分配原则和目标分配算法进行了分析,提出了一种反TBM作战指挥中目标分配问题的算法,最后讨论了目标分配的评价问题。通过实际应用表明此方法是切实可行的。     

基于神经网络的防空武器目标智能分配方法

为满足现代防空作战高动态环境对武器目标实时智能分配的迫切需求,提出了一种基于神经网络的防空武器目标智能分配方法.首先综合考虑武器数量及拦截能力等要素,以毁伤效能最大为优化目标,建立武器目标分配问题优化模型;在此基础上,构建基于神经网络的武器目标智能分配框架,基于分配方案数据集训练武器分配决策神经网络,并通过神经网络预测...     

一种指挥控制系统中的目标优化分配方法

对现有的目标优化分配模型进行了分析,给出了防空指挥控制系统中目标优化分配的工程背景,在该背景下,对影响目标优化分配的因素进行了分析总结,给出了一种以拦截效能为效益函数的目标优化分配模型,对该模型进行了仿真验证.     

基于模型转换的异步空间配准算法

在分布式融合系统中,融合中心在对传感器发送过来的航迹数据进行融合处理前,需要采用空间配准算法来消除航迹数据中可能存在的系统误差.已有的空间配准算法未考虑滤波处理中的状态方程对配准过程的影响.对不同传感器具有不同状态方程条件下的异步空间配准实现进行了研究,采用将模型误差和系统误差合并处理的思路,提出了基于模型转换的异步空间配准(AMCBA)算法.仿真结果表明AMCBA算法能够实现对模型误差和系统误差的准确估计.     

指派问题的降阶优化算法

指派问题是运筹学中特殊线性规划中的一类问题。在现实生活中,指派问题非常普遍,常常可以见到各种各样的指派问题。通过对指派问题的数学模型进行分析,提出了与以往方法不同的求解指派问题的一种新的思路,通过对几个定理的研究,给出了一种新的求解方法——降阶优化算法。对求解指派问题提供了一种新的途径,在运筹学等领域有着较好的应用前景。     

联合防空目标分配方案优化研究

目标分配是联合防空作战指挥决策的核心内容,是各级联合防空指挥中心的重要工作,其模型的合理性与可信性会对作战结局产生重大影响。为提高目标分配的合理性与可信性,对联合防空作战混合部署下的目标优化分配问题进行了详细分析,建立了相应的数学规划决策模型。为了有效获得问题的全局最优解,将改进遗传算法(GA)应用于数学规划决策模型的求解过程中,并给出了模型求解的方法和步骤,经实例应用,取得了满意的结果。     

C~3I 系统中基于多目标决策理论的对空攻击任务分配决策问题研究

根据多目标决策理论,从系统的角度出发,提出了防御权系数问题,并在此基础上研究对空攻击任务的分配策略,给出了效度最大攻击任务分配策略和重点防护目标优先攻击任务分配策略,并引入攻击强度阀值概念,对这两种分配策略进行了改进,最后给出了具体算法。     

基于任务冲击条件下弹药生产响应能力研究

在对弹药生产响应能力与生产速度关系分析的基础上,提出了基于任务冲击下,弹药生产响应能力的计算方法。对不同任务冲击度及生产速度约束条件下,弹药生产响应能力系数进行了对比,为任务冲击情况下弹药生产响应能力需求的确定提供参考。     

组网对抗中火力威胁的对抗决策与方法

战场威胁的对抗决策是组网电子对抗的重要内容,在组网电子对抗中,对火力威胁目标进行了分析,在介绍决策因子及其优属度获取方法的基础上对空中协同平台的方位配置进行了研究,确定了方位配制方法,论述了方案设计过程并建立了决策模型,通过仿真验证了该方位配置方法的正确性。     

基于协同学的编队协同空战任务决策

基于协同学理论给出了编队协同空战系统的协同学框架;提出了编队协同作战方案的五元组定义,明确了影响系统进程的序参量;基于系统有序度与协同度的概念,构建了协同效能优化模型;以任务冲突检测与消解为依据给出了任务决策的约束条件;最后以二进制粒子群优化算法对此约束优化问题进行了求解.仿真结果表明,以协同学理论描述编队协同任务决策问题是可行的,构建的协同效能模型与任务决策方法在处理编队时序任务决策问题时是有效的.     

基于GA-PSO的目标分配问题研究

防空作战中的目标分配问题属于NP完全问题,在综合考虑火力单元作战效能和防御效能的基础上,引入火力单元综合有利度,建立了一种用于大规模多火力单元对抗多轮次目标的静态目标分配模型,给出了基于GA因子的改进PSO算法,并将算法应用于目标分配模型的求解,通过VC 6.0编程和计算机仿真验证了模型的可行性和算法的有效性.     

模糊优选动态规划在稀缺军事资源配置中的应用

在对稀缺军事资源配置问题进行数学描述的基础上,建立起评价指标相对优属度计算模型,实现了局部优选。在此基础上,通过分配目标综合评价模型实现了对局部优选数据的综合处理,最后建立资源分配的动态规划模型实现了对方案的优选。最后通过实例演示了解决该类问题的具体方法和步骤,对部队建设具有一定的参考和应用价值。