多指标约束下的防空反导装备修理级别建模

修理级别分析是防空反导装备维修决策的重要内容。分析了防空反导装备的组成结构和维修流程,建立了基于模块化装备的修理级别分析决策流模型,在多指标约束条件下,以维修效果和维修费用为目标函数,建立了防空反导装备修理级别的经济性分析模型,运用自适应粒子群算法对模型进行求解,通过算例证明了该模型的合理性和方法的有效性,对于完善防空反导装备的修理级别决策分析具有理论指导意义。     

基于NSGA-II和多属性决策的防空火力分配

为了解决防空火力分配问题,首先运用NSGA-II算法求出Pareto最优解集,然后运用多属性决策方法对Pareto最优解集中的解进行综合评估,并从中找出一个最优解。用区间数定性描述各属性,建立了防空火力分配的三目标优化模型。描述了NSGA-II算法和多属性决策方法的运算步骤。在仿真算例中,得到了一个最佳防空火力分配方案,说明该方法对于防空火力分配问题有良好的应用价值。     

基于灰色关联决策的地面防空部署方案

地面防空部署方案的评价是一个多属性决策问题。基于灰色关联决策理论,建立了地面防空部署方案的评价模型与优选算法。该方法能充分利用主客观信息,避免求取属性权重估计值的计算,并能反应指挥员对部署方案的偏好,使得部署方案的评价易于编程计算。     

基于策略偏好模糊矩阵对策的协同决策方法

基于OODA环作战理论,分析了协同作战的主要环节和机制,提出用对策论研究协同决策的思路.然后针对经典矩阵对策和模糊矩阵对策的不足,提出了一种策略偏好模糊矩阵对策模型,给出了基于模糊规划的最优策略求解算法.并以防空导弹混编群对抗反辐射导弹及载机时的纵向协同决策问题为案例,给出了协同决策的方法.     

基于FNN和RS理论的综合评估及应用实例

为较好解决武器系统效能综合评价与分析的问题,提出一种新的综合评价与 分析方法。以某一类型的武器装备的效能评估为例,利用模糊神经网络(FNN)的方法和粗 糙集(RS)理论方法对武器装备效能的优劣进行评估。首先,用FNN方法提取用于效能评 估的模糊规则,然后用一种新的处理不确定知识的数学工具,粗糙集理论方法对装备属性进 行约简,删除其中不相关或不重要的知识,选出最重要的且尽可能少的评价指标获得系统效 能评价的最小决策算法,进而分析得到系统效能的关键因素。     

一种连续属性离散化的新方法

传统的粗糙集理论只能处理离散属性,所以在对决策表进行处理之前,必须对决策表中的连续属性进行离散化。提出一种新的相容离散化算法,从决策属性值出发,对决策属性值相同的实例在空间上进行合并,并用例子说明该算法的离散化过程。最后分析了该算法的复杂度。该方法能有效地离散连续属性决策系统,结果表明,采用本算法进行离散化能得到合理的断点结果。     

基于TOPSIS算法的防空通信网络系统效能评估

简要分析了防空通信网络系统的主要任务,建立了防空通信网络系统的效能评估指标体系。提出了利用TOPSIS算法进行防空通信网络效能评估的方法,可根据影响通信网络系统效能的指标及权重,对不同组网方式下的防空通信网络系统效能进行评估。示例表明,利用TOPSIS算法可对防空通信网络效能进行评估排序,能够为指挥员的决策规划提供参考。     

空战关键信息与战术规则提取算法

将粗糙集理论引入到空战研究中 ,提出了一种通过属性约简提取空战决策的关键信息和战术规则的算法 ,以便对空战过程中的冗余信息进行约简 ,提高决策实时性。通过一个空战战术选择示例对该算法进行了验证 ,结果表明 :在保证空战战术分类结果不变的情况下 ,该算法可提取出对空战决策起关键作用的信息以及最小简化战术规则。     

基于粗糙集和神经网络的无人机侦察效能评估

针对无人机在多条件下的侦察效能评估问题,提出一种基于粗糙集和神经网络的无人机侦察效能评估方法.在该方法中,寻找影响因素构建无人机侦察效能评估指标体系;结合粗糙集理论去除当中的冗余因素;并在处理因素基础上利用遗传优化的BP神经网络构建无人机侦察效能的评估模型,以提高预测精度.仿真结果表明:该模型不仅能够克服传统BP神经网络容错性差,收敛速度慢的缺点,而且可以较好地完成无人机侦察效能评估.     

一种结合主客观评价的部署方案优选方法

地面防空部署方案的评价是一个多属性决策问题.结合主观评价和客观评价,建立了地面防空部署方案的评价模型与优选算法.该方法既融入了指挥员的主观意见,又避免了各评价指标之间的比较、评分,使得部署方案的评价优选易于编程计算,快捷方便,具有较好的实用价值.