舰艇编队多补给舰海上补给路径规划

为提高我军远洋保障能力,实现舰艇编队海上伴随保障的精准高效,在分析舰艇编队补给方式的基础上,提出了一种基于改进遗传(Improved Genetic Algorithm,IGA)算法的舰艇编队多补给舰海上补给路径规划模型,分析了舰艇编队海上补给路径规划模型求解方式,增加了多目标函数寻优策略、采用了近时初始化方式构建初始解、改进了交叉和变异运算的运算规则,形成了舰艇编队多补给舰补给规划方案.实例证明,模型可行,可为舰艇编队海上补给部门提供科学和实用的决策依据.     

基于两阶段优化模型的海上横向补给规划研究

为研究海上横向补给过程,提高海上补给效率,对海上物资补给及舰船补给顺序进行了优化研究.通过分析横向补给的作业特点,将横向补给规划问题划分为单舰物资补给顺序规划与编队舰船补给顺序规划两阶段优化问题.在区分平、战时不同战场环境情况下,分别利用多智能体仿真模型与整数规划模型,对两阶段优化进行了实现,结果表明两阶段优化模型能够有效地优化海上横向补给方案.     

基于蚁群算法的舰艇编队海上补给路径规划方法

将海上补给路径规划问题(URRP)与传统的旅行商问题(TSP)进行比较,分析了它们之间的联系与区别。在此基础之上,应用一种改进的TSP问题,对海上补给路径规划进行了数学描述。针对平时和战时对编队海上补给的不同要求,分别建立了海上补给路径规划模型,确定了规划问题的目标函数。构造了蚁群算法,对URRP问题进行求解,并以平时的海上补给路径规划问题为例,得出了海上补给的最优路径。计算结果验证了该模型和算法的可行性。     

舰艇编队远洋对陆火力打击分段式补给规划模型

针对舰艇编队赴远洋执行任务时间长,对陆火力打击任务弹药消耗量大的情况,研究了舰艇编队分段补给问题。分析了弹药消耗规律,构建了分段式补给成本模型,以最小化补给成本为目标函数,给出了补给方案。最后应用典型案例,对提出的方法进行了应用,并分析了主要参数对补给成本的影响,计算结果表明,该方法能够满足舰艇编队的补给需求。研究成果可以为舰艇编队补给船海上分段式补给优化提供方法和途径。     

基于协同网络信息的舰艇编队编成优化模型

编队编成模式的优化直接影响舰艇编队完成各项海上作战任务的成败。为解决协同作战模式下舰艇编队编成优化问题,建立了基于协同网络信息的舰艇编队编成优化模型,并设计一种多目标进化算法对模型进行求解,通过实例验证了模型的准确性和算法的有效性。     

基于序贯对策的舰艇编队多阶段火力分配?

舰艇编队火力分配是海上作战中的重要问题。针对舰艇编队火力分配的动态对抗性,将舰艇编队多阶段火力分配问题形式化为一个攻防对抗的序贯对策问题,基于攻防双方火力单元的存活概率给出双方对抗下的支付函数,建立舰艇编队各阶段火力分配的双矩阵对策模型,通过纳什均衡求解与数学规划的关系,寻求有限次序贯对策中各个阶段对抗的纳什均衡解,进而分析得出攻防对抗中每阶段的最优火力分配策略。最后进行了仿真计算,结果表明该序贯对策方法具有实用性并有一定的推广价值。     

混合遗传算法的战时舰艇伴随保障人员优化配置

遂行一次作战任务的伴随保障人员总数往往是有限的,针对各舰艇进行人员科学配置,对于缩短战时累计修复时间、提升维修效率意义重大。建立了战时舰艇伴随保障人员优化配置模型,分析了与之相关的因素和限制条件,运用混合遗传算法求解人员配置方案,实现战时舰艇编队累计修复时间之和的最小化,通过数值仿真实验验证了模型及算法的可行性、客观性和高效性,有效缩短了总修复时间。     

基于“招标—投标”策略的舰艇编队协同反导优化

针对舰艇编队协同防空反导的作战过程,以缩短舰艇编队协同反导的整体拦截时间、降低反导资源的消耗为目标,构建了一种"招标—投标"策略的舰艇编队协同反导优化模型。该模型利用模糊数学和动态规划相结合的优化技术,在单个作战单元需要编队内其他作战单元协同反导的情况下,运用"招标—投标"策略建立满足反导策略的决策方案,能实时、动态的调整舰艇编队整体协同反导策略。     

编队对潜防御及效能评估

针对编队对潜防御的主要任务和基本原则,对编队防潜区域的划分和兵力部署进行了论述,并对编队防潜效果进行了定量计算.运用概率论知识建立了模型算法,以完好警戒舰艇数的数学期望和警戒兵力摧毁攻击潜艇的概率为效能评估指标,经定量计算得出了编队对潜防御时所需警戒兵力的数量及对潜艇的毁伤概率,并用被警戒舰艇的生存概率表征编队总的防潜效果.该模型为我海军编队防潜训练提供了理论依据,较好地满足了海上编队对潜防御兵力运用需求.     

基于启发式遗传算法的岛礁物资补给任务规划

如何适时适量地为岛礁补给物资,是一个亟待解决的重要现实问题.针对岛礁物资补给任务规划问题的主要特点,以补给时间窗、岛礁存储量、补给船载重量等为约束条件建立了约束规划模型,并采用精英保留策略和动态罚函数的约束处理方法,基于5种生成初始种群的启发式规则,设计了一种基于混合启发式规则的遗传算法.根据仿真算例多算法结果对比分析,表明该算法具有较高的求解效率和良好的稳定性,能够有效地求解岛礁物资补给任务规划问题.     

多级网络物资预置—前送模型及改进布谷鸟搜索算法研究

针对战时物资前送优化决策问题,较多对两级网络下的"多点对单点""多点对多点"问题进行研究,较少对多级网络下、多节点转运前送、多式联运前送、物资协同补给问题进行系统性、综合性的研究.立足战场实际,针对后方物资、预置物资、作战部队组成的三级网络的预置协同补给问题,进行定量化、模型化研究.在满足硬时间窗基础上构建了以运输风险度最小为目标的双层指标模型.针对所建立模型具有高维组合优化的特点,设计了基于粒子群算法改进的布谷鸟搜索算法,并用不同规模算例对算法性能进行了测试.结果表明,所建模型符合战场实际,设计的算法具有较好的适应性、稳定性、精确性,能在较短时间内对所建模型进行有效求解,为决策者提供科学依据.     

舰艇编队协同作战的自组织决策模式及决策支持系统

为促进舰艇编队的有效协同,充分发挥舰艇编队整体作战效能,以适应信息时代不断改变与难以预测的复杂战场环境,针对舰艇编队协同作战决策问题的复杂性,提出系统模型与算法基础等解决问题的方案;运用自组织理论、进化算法和分类器学习方法,提出了具有自学习、自适应能力的舰艇编队协同作战的自组织决策模式及决策支持系统。     

基于带精英策略遗传算法的舰艇编队目标分配

结合现代海战海军编队作战样式及作战武器的特点,建立了新的舰艇编队武器分配模型,将舰艇编队目标分配问题抽象化为多目标优化问题,该模型可以在保证我方重点目标得到保护的前提下,达到总体效果最优和总体耗损最小。采用带精英策略的快速非支配进化算法对舰艇编队目标分配问题进行求解。该算法求得的Pareto最优解分布均匀,收敛性和鲁棒性好。该算法一次运行可以获得多个Pareto最优解,决策者可以根据实际战场环境选择最终满意解,为各目标函数之间的均衡分析提供了有效的工具。最后,通过仿真及与其他算法的对比证明了模型及算法的有效性。     

基于多智能体协作的编队协同防空决策方法研究

在深入分析现代高技术条件下海上舰艇编队协同防空决策特点的基础上,应用智能体技术,提出一种基于多智能体协作的编队协同防空决策方法.详细介绍了方法的原理和各类智能体的设计,并针对如何在编队多个舰艇决策Agent之间开展有效协同的关键问题,提出一种中心控制的MAS分布规划算法.     

三级装备保障体系下舰艇编队任务持续能力评估仿真模型

舰艇编队执行作战任务通常实施舰员级、中继级和基地级三级保障。对舰艇编队任务持续能力进行评估,可为科学规划各级装备保障资源提供决策依据。首先,在分析舰艇编队任务与装备保障体系运行机制的基础上,基于扩展的面向对象Petri网模型(generalized object-oriented Petri net, GOOPN)描述了舰艇编队任务持续能力评估顶层对象子网、舰艇编队任务对象子网、舰艇单元装备系统对象子网和装备保障体系对象子网;然后,建立了三级装备保障体系下舰艇编队任务持续能力评估仿真模型;最后,通过仿真实例分析说明了该模型的有效性。     

多级网络物资前送决策模型及并行禁忌搜索算法研究

战时多级网络物资前送研究主要集中在单级网络、确定型模型和规划求解方面,对战场不确定环境下的多级物资分配网络研究较少.在考虑时间、成本的基础上,结合战场实际,运用泊松过程建立了基于敌侦察不确定形态下的随机风险模型,并构造了战时多级网络物资前送决策模型.通过对模型特点分析,结合随机游动算法构造了并行禁忌搜索算法,并通过实例对模型进行求解分析.实验结果表明,所建模型适合不确定战时条件下的多级物资前送实际,并行禁忌搜索算法能够有效求解所建模型,获得物资前送方案,为决策者提供科学依据.     

美小型舰艇编队电磁威胁评估和电子对抗策略

为重塑大国竞争优势,夺取和保持全球主要海区控制权,美国海军在“由海向陆”向“重返制海”的战略转型中,提出了旨在分散对手火力密度、提高对手决策难度的“分布式杀伤”概念。在此概念下,海上小型舰艇编队成为美国及其盟国海军显示前沿存在、争夺海权的重要力量。准确分析和把握美军运用海上小型舰艇编队的政治和军事企图,分析其基本组成、作战任务及主要运用方式对军队来说具有一定的现实意义。本文从“侦”“攻”“防”三个方面简要分析了美军海上小型舰艇编队的电子对抗能力,结合当前海上斗争形势评估了美军海上小型舰艇编队的电磁威胁,并从技术发展、体系建设和理念创新等方面提出军队未来的电子对抗策略。     

基于网络环模型的CEC协同网络鲁棒性研究

在海上激烈的攻防对抗环境下,网络化协同反导作战能力是未来舰艇编队防御作战新型作战能力,舰艇编队协同反导作战稳定性,即CEC网络的鲁棒性对于提升反导作战能力就显得至关重要。为有效评估协同作战稳定性,以水面舰艇编队协同反导作战为背景,运用网络环模型,提出了一种基于网络邻接矩阵最大特征值λMAX评价CEC协同作战网络鲁棒性的方法,并通过模型仿真分析验证了方法的有效性,对于舰艇编队反导作战CEC网络的设计与评估具有一定的指导意义。     

海上舰艇编队对空感知度研究

海上舰艇编队面临的空中威胁日益增大导致其对空探测能力加强。利用概率论在探测空中目标中的算法,建立了对空感知度计算模型,计算了海上舰艇编队对不同空中目标的感知度,定性分析了对空感知度与相关因素的关系,并提出了一些提高舰艇编队对空感知能力的对策。     

基于聚类分析的海上空袭目标攻击方向区分模型

本文根据未来海战中水面舰艇编队对空防御作战的需要 ,利用聚类分析理论 ,建立了对海上空袭目标攻击方向区分的模型 ,解决了水面舰艇编队对空袭目标攻击方向判断的问题 ,该模型可以为编队海上防空火力分配指挥决策提供一定的参考。