基于能力的武器装备组合规划模型与算法*

针对武器装备组合规划中存在的选择难、规划难问题,在给定能力需求的条件下,从分析装备的组合变更对整体体系的影响出发,考虑了总的经费预算、年度费用分配、装备规划周期等约束,以能力差距和发展风险最小为准则,构建了双目标优化模型,并设计了基于差分进化和NSGA-II的求解算法,获得模型的Pareto解;最后通过TOPSIS方法从所求Pareto解中求得令决策者满意的折中解。通过一个具体示例,验证了本文所提模型和算法的有效性,能够为武器装备组合规划提供辅助决策。     

面向能力需求的武器装备组合规划模型与算法

针对武器装备组合规划中存在的选择难、规划难问题,在给定能力需求的条件下,从分析装备的组合变更对整体体系的影响出发,考虑了总的经费预算、年度费用分配、装备规划周期等约束,以能力差距和发展风险最小为准则,构建了双目标优化模型,并设计了基于差分进化和非支配排序的遗传算法的求解算法,获得模型的Pareto解。通过逼近理想解排序法方法从所求Pareto解中求得令决策者满意的折中解。通过一个具体示例验证了模型和算法的有效性,能够为武器装备组合规划提供辅助决策。     

强化学习在多阶段装备组合规划问题中的应用

针对多阶段武器装备组合规划中的选择难、规划难问题,提出基于多目标优化算法以及强化学习技术的混合优化方法。在各个阶段以装备组合效能最大和成本最小为准则,构建单阶段多目标优化模型,并设计基于非支配排序遗传算法的求解算法以生成各阶段的Pareto解,在此基础上建立多阶段的组合优化模型。通过强化学习的Q-Learning方法,在各阶段的Pareto解中采用探索或者利用两种模式,生成各阶段的装备组合,并指导下一阶段的装备选型,从而生成整个周期内的规划方案。通过对比实验分析,验证了所提模型和算法的有效性,能够为多阶段武器装备组合规划提供辅助决策。     

基于多目标模拟预算最优分配的飞机维护计划

将多目标模拟预算最优分配算法和偏好规划引入到飞机维护研究中。模型分为优化阶段和决策阶段。在优化阶段中,将影响飞机维护计划的关键因素及优化目标用随机仿真模型表示,将偏好信息引入优化模型,提出了偏好多目标模拟预算最优分配算法,通过该算法获得成对非支配集合。采用多属性决策模型和偏好规划模型从成对非支配解中确定偏好非成对支配解。最后,运用决策准则获得最优方案。仿真表明该方法的有效性。     

多目标多决策者环境下防空反导装备体系资源分配与优化

作战体系具有层次高、规模大,各作战分系统间协调配合密切的特征。在作战任务中,这种多层次、多系统、多决策者、多目标的结构使得对各作战子系统的武器装备分配变得更为复杂。为解决此类复杂结构的优化问题,在层次化多目标分析方法基础之上,将层次系统的风险管理引入到模型中来,形成多目标多决策者资源分配模型多目标多决策者资源分配模型,用以解决在不确定风险环境下进行多目标资源分配的问题。利用MOMDRA模型建模空袭风险下防空反导体系的武器装备分配问题,在求解该模型的过程中采用系统分解的思路,利用权重法,站在不同决策者的角度得到该体系的Pareto最优资源分配方案,并通过一个实例来说明此方法的可行性。     

基于多目标优化模型的武器装备体系能力规划

武器装备体系能力规划是武器装备体系研究的重要内容.在武器装备体系能力空间描述的基础上,将规划时间和规划成本作为优化目标,建立了武器装备体系能力规划的多目标优化模型,提供了基于武器装备体系能力空间描述到能力规划模型的建模方法,采用多目标遗传算法对优化模型进行求解.在此基础上,提供了武器装备体系能力差距定量分析的方法,为武...     

多属性群决策理论的备件筛选方法

利用多属性群决策方法和多目标规划理论,建立了筛选武器装备维修备件的模型和方法.该方法首先按照多属性群决策方法对各种维修备件进行综合排序,然后再用多目标规划理论确定维修备件的选择方案.对该方法具体应用时的若干问题也进行了探讨.     

基于Pareto排序法的战时装备维修任务多目标调度方法

针对战时武器装备维修保障问题,建立了包括最大完工时间、延迟时间和维修单元负荷在内的多目标优化调度模型。为提高解的多样性和收敛性,构建了一种基于Pareto排序法和小生境技术相结合的遗传算法用于模型求解,引入Pareto排序和拥挤距离进行适应度计算,通过混沌系统随机生成权重系数,并使用小生境技术改进选择方式。通过实例验证表明,该方法能够有效地解决装备维修多目标调度问题。     

一种用于弹目分配的决策方法

针对海战场上多类型反舰导弹攻击舰艇编队的弹目分配问题展开研究,建立多阶段多目标优化数学模型,采用多目标进化算法NSGA-II求解模型,提出一种基于改进专家法赋权的组合距离评估——灰色关联分析法CODAS＿GRA,可从求解得到的Pareto最优解集中选出唯一的最优分配方案。该方法将CODAS和GRA两种不同决策方法的优点进行结合,采用改进熵权法确定不同决策方法的偏好系数。实验表明,与其他5种未考虑领域特点的通用多准则决策方法相比,该方法所选出的弹目分配方案能够同时兼顾最大化毁伤效能和最小化弹药消耗两个目标,合理性强,方案更优。     

基于MOEO的电子侦察卫星多目标规划方法

分析了电子侦察卫星任务规划问题的内涵,基于合理假设建立了问题的多目标规划模型;设计了一种基于MOEO(Multi-objective Extremal Optimization)的多目标极值优化算法对模型进行求解,提出了一种针对电子侦察卫星规划问题的随机交换变异算子对解空间进行搜索;同时,为防止Pareto近似最优解的...     

基于反馈机制的武器装备体系作战能力聚合方法

武器装备体系作战能力聚合对武器装备体系的发展、建设和运用具有重要意义。针对武器装备体系的整体涌现性和作战能力要素的非线性特性,对能力指标间的反馈机制进行研究,提出了一种基于反馈机制的武器装备体系作战能力聚合方法,并通过对某侦察情报装备体系的作战能力聚合算例分析,验证了方法的有效性。     

自适应人工蜂群优化的混沌系统参数估计

为了对混沌系统未知参数进行准确估计,改进了人工蜂群优化算法,提出自适应人工蜂群算法的混沌系统参数估计方法。将混沌系统参数估计问题转化为多维变量数值优化问题,利用人工蜂群算法对未知参数进行导向随机搜索。在搜索过程中,通过种群优化程度和解的质量自适应地调整更新步长和解的尝试次数。以Lorenz混沌系统为例进行的仿真实验表明,该方法在无噪声和噪声强度较大的情况下均能够获得较好的估计结果,表现出较强的鲁棒性。     

装备保障计划规范化建模方法研究

采用UML对装备保障计划从静态和动态两个框架进行建模，直观形象地描述了装备保障计划的内容，为装备保障计划的自动生成提供了理论基础，并且以陆军师弹药保障计划为例进行说明。     

海军装备体系技术构成探析

在剖析海军装备体系与体系技术概念的基础上,分析了海军装备体系技术的特点与作用,提出了海军装备体系技术的基本构成,为海军装备体系技术的应用研究提供理论指导。     

海军装备技术体系中的系统成熟度评价方法研究

采用系统成熟度评价方法能够有效控制武器装备研制的技术风险。文章详细阐述了海军装备技术体系中的系统成熟度评价需求,总结了国内外系统成熟度评价的研究前沿和应用情况,分析了系统成熟度评价的算法模型,提出了与我军装备发展过程相适应的评价等级定义,为系统成熟度评价方法的推广应用提供了参考。     

建立装备成体系建设模式，为加快海洋强国建设提供强大力量支撑

建设海洋强国战略目标、建设强大海上军事力量需要探索中国特色的装备体系建设新模式。针对未来信息化战争体系对抗的特点,在研究中外武器装备体系建设经验基础上,提出了海上军事力量装备成体系建设的新模式,并讨论了海上军事力量装备成体系建设的有关问题。     

A forward network simplex algorithm for solving multiperiod network flow problems

An optimization model which is frequently used to assist decision makers in the areas of resource scheduling, planning, and distribution is the minimum cost multiperiod network flow problem. This model describes network structure decision-making problems over time. Such problems arise in the areas of production/distribution systems, economic planning, communication systems, material handling systems, traffic systems, railway systems, building evacuation systems, energy systems, as well as in many others. Although existing network solution techniques are efficient, there are still limitations to the size of problems that can be solved. To date, only a few researchers have taken the multiperiod structure into consideration in devising efficient solution methods. Standard network codes are usually used because of their availability and perceived efficiency. In this paper we discuss the development, implementation, and computational testing of a new technique, the forward network simplex method, for solving linear, minimum cost, multiperiod network flow problems. The forward network simplex method is a forward algorithm which exploits the natural decomposition of multiperiod network problems by limiting its pivoting activity. A forward algorithm is an approach to solving dynamic problems by solving successively longer finite subproblems, terminating when a stopping rule can be invoked or a decision horizon found. Such procedures are available for a large number of special structure models. Here we describe the specialization of the forward simplex method of Aronson, Morton, and Thompson to solving multiperiod network network flow problems. Computational results indicate that both the solution time and pivot count are linear in the number of periods. For standard network optimization codes, which do not exploit the multiperiod structure, the pivot count is linear in the number of periods; however, the solution time is quadratic.     

基于松弛序列凸优化的轮式机器人协同轨迹规划

针对威胁环境下的多智能体协同轨迹规划问题,以轮式机器人为对象,研究了基于序列凸优化方法的协同轨迹规划方法。首先通过对轮式机器人模型的分析,给出单独轮式机器人实际物理约束,同时以状态量、控制量加权为性能指标,考虑运动学方程、避障避碰约束、个体物理性能约束、终端约束,建立多轮式机器人协同轨迹规划问题;其次,对运动学方程、避障避碰约束进行凸化,证明了满足凸化后的避障避碰约束的解也满足原始避障避碰约束,并进行了几何直观解释;然后,将凸优化子问题进行离散化与松弛化,采用序列凸优化架构进行问题求解;最后,通过数值仿真,对比了松弛序列凸优化方法与现有非线性优化求解器的求解效率。结果表明,松弛序列凸优化方法在尽可能保证最优性的同时大大缩短了计算时间,具有一定工程意义。     

基于实体的指挥控制仿真建模

指挥控制是军队遂行军事任务的关键环节,对指挥控制过程进行建模并采用仿真的方法对其效能进行评估,进而考察指挥控制系统的典型效能指标是否符合预期的需求,具有重要的理论和应用意义。采用基于实体的仿真建模方法,提出指挥控制过程的实体仿真建模框架,以信息流为重点,从信息获取、信息融合、信息共享、自身任务规划、作战筹划、部队掌控、任务执行和信息输出等八个方面对其进行建模,实现了对指挥控制过程的描述,有效支撑了指挥控制系统仿真效能评估。     

复杂海战场环境下AUV全局路径规划方法

针对无人自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)在复杂海战场环境中路径规划时环境模型复杂、约束条件多的情况,建立了包括战场地形、敌方威胁、障碍物和海流场等在内的比较完善的海战场环境模型。以AUV航行时间、威胁时间最短为优化目标,给出了一种基于振荡型入侵野草优化(Invasive Weeds Optimization, IWO)算法的AUV全局路径规划方法,并分别与标准IWO算法、全振荡型IWO算法以及粒子群算法等三种路径规划算法比较。仿真结果表明,所提方法具有较强的寻优能力和鲁棒性,可在复杂海战场环境下为AUV高效地规划出满足性能要求的航行路径。