求解电子对抗兵力规划问题的改进型混合遗传算法

从现代战争指挥运用角度出发,通过分析电子对抗作战筹划和战斗实施全过程,理清电子对抗在战争中的任务及指挥需求;通过对实际电子对抗作战行动的抽象,充分考虑环境、资源等因素,建立电子对抗兵力规划模型;运用Lanchester信息战模型对电子对抗筹划阶段兵力进行初始化处理,进而提出改进型混合遗传算法,对模型进行求解。通过对实际模型算例进行求解,得到了电子对抗兵力规划结果,表明构设算法的有效性,为指挥员运用电子对抗分队提供了指导性依据。与同类型的3种遗传算法进行对比,表明所构设算法能够快速解决此类问题并且在算法稳定性上有相对的优势。     

资源约束条件下的空中兵力编组＊

通过对空中兵力的合理编组,实现作战资源的优化配置是提升兵力作战效能的有效途径。针对现代空战编队对抗过程的特点,从战术企图和信息优势角度提出了编队目标威胁评估方法。以编队目标为研究对象从宏观上调配己方作战资源,提出了作战资源成本和兵力调度成本2种兵力编组成本,在此基础上建立了资源约束条件下的兵力编组优化模型,并采用改进PSO算法对模型进行求解。作战想定仿真结果表明兵力编组模型能够有效解决空战兵力分配问题。     

资源约束条件下的空中兵力编组

通过对空中兵力的合理编组,实现作战资源的优化配置是提升兵力作战效能的有效途径。针对现代空战编队对抗过程的特点,从战术企图和信息优势角度提出了编队目标威胁评估方法。以编队目标为研究对象从宏观上调配己方作战资源,提出了作战资源成本和兵力调度成本2种兵力编组成本,在此基础上建立了资源约束条件下的兵力编组优化模型,并采用改进PSO算法对模型进行求解。作战想定仿真结果表明兵力编组模型能够有效解决空战兵力分配问题。     

航空兵火力突击兵力需求分析与建模

针对当前兵力需求以概率分析法为主,获得兵力需求量不完全符合体系对抗条件下作战情况的问题.从系统角度出发,以获得航空兵火力突击的兵力需求量为目标,根据三道防线的简化假设,建立了计算兵力需求量的非线性规划模型.利用马尔科夫过程理论以及概率分析法确定模型中的参数,建立体系对抗下的火力突击兵力需求模型,并给出模型的求解流程,为...     

基于遗传模拟退火算法的空袭兵力分配及优化

对遗传模拟退火算法中的交叉、变异操作进行了改进,并实施了最优保留策略,形成了改进遗传模拟退火算法.以突击效果最大化和兵力损失最小化为目标函数,以空袭兵力总量的限制、空袭兵器挂载类型的限制等为约束条件,建立了空袭兵力分配及优化模型.在考虑兵力分配模型特点的基础上,利用改进遗传模拟退火算法求解.通过与多目标数学规划和标准遗传算法优化进行的比较表明,该方法能够有效地解决带约束的多目标优化问题.     

装备维修资源优化中的模拟退火遗传算法

在对模拟退火遗传算法改进的基础上,结合建立的通信装备维修资源分配模型,给出了该算法的实现过程,并利用此算法对模型进行了最优化求解。实例的计算结果表明该算法对于模型的求解具有较好的收敛性。     

同类防空武器多层防御部署分析

在现代防空中,经常是防空武器多层部署进行防空,故需要对防空武器多层防御部署进行分析.针对同类防空武器多层防御部署的问题,运用排队论,建立了防御体系射击效能的数学模型.按照模型,通过实验仿真,对计算得到的实验数据进行分析,推测出同类防空武器的部署规律,并对防御体系应部署的适宜层数进行了一定的讨论.通过理论推导,证明了部署规律的正确性.最后建立了需求分析模型,运用部署规律对模型进行求解,通过对实例进行计算,给出了求解的基本步骤.     

基于保障时间窗的油料调拨运输模型

通过引入保障时间窗,同时考虑油料保障的时间约束和运力约束,建立了基于保障开始时间最早,并尽可能满足保障需求量的调度模型。针对问题的多目标性,基于理想点法将初始模型转化为单目标优化模型。采用粒子群算法对模型进行求解,并设计了算法编码和求解步骤。通过算例验证了模型和算法的可行性及有效性。     

突击兵力使用优选方案评价模型

突击兵力是海上战斗的重要组成因素之一,其使用方案的优选直接影响海战的胜负.根据突击兵力方案由多因素影响.具有多目标特性,结合多目标决策理论对突击兵力使用方案的评价优选进行了研究.构筑了突击兵力使用方案评价的指标体系,给出了相应的权重,建立了方案优选的最大最小加权偏差法,确定了方案的评价选取模型.该模型的确立对于突击兵力使用决策的科学化、自动化和规范化将会有一定的参考作用,可以有效地提高海上作战指挥的效能.     

兵力展开问题研究

如何将基地的兵力以最短时间展开到多个阵地中,是运输问题中的一种。为解决此问题对著名的兵力展开问题进行了研究。建立了兵力展开问题的数学模型,此模型是一个混合整数规划模型。提出了一种求解方法,该方法可解决类似的混合整数规划问题。最后给出了一个实例。     

目标打击任务中多弹型的火力配置模型及优化计算

目前对于单弹型火力配置问题的解决方法比较成熟,但在现代战争中,经常是多种弹型联合使用,因此需要对多类型的导弹火力配置进行探讨。这里针对多种不同类型的导弹毁伤多个目标的问题进行具体分析,建立了导弹突击目标火力配置的数学模型。根据模型的特殊性,灵活运用遗传算法对模型进行了最优化求解。实例的计算结果表明该算法对于模型的求解具有较好的收敛性。     

海战潜艇兵力作战任务聚合、解聚与重构实现

根据海战仿真对潜艇作战仿真的多分辨率需求,采用聚合与解聚的方法对潜艇智能兵力作战行为模型进行层次划分和结构化设计,利用J2EE/EJB组件建模技术构建了潜艇智能兵力作战行为仿真组件模型,通过行为决策模型构建和多分辨率接口设计,对兵力作战任务进行解聚和聚合,仿真不同分辨率下的作战任务行为和作战指标,并通过任务行为决策控制参数调整实现兵力作战行为重构,满足了系统对智能兵力作战行为多分辨率建模和战法战术验证的功能需求,并有效提高了模型利用效率和可重用性。     

利用动态综合作战能力指数筹划海战兵力需求

针对目前海军作战兵力需求问题,建立了海军作战的物理模型,并提出了用动态综合作战能力指数筹划海战兵力需求的数学模型和算法,采用战例统计法和专家打分法计算出战斗力系数.并且以航空兵空中争夺为例进行了因素分析、参数选取、效能计算并得出了明确结论.计算结果表明,采用动态综合作战能力指数作为海战兵力需求指标是可行的;信息作战能力在现代海战中具有极其重要的作用.     

要地防空作战兵力部署模型研究

以要地防空的兵力部署为研究对象,运用军事运筹学的思想和方法,对防空兵力部署的各个阶段进行了系统的分析,建立了相应的数学模型,并总结了指挥员在兵力部署过程中应把握的原则和指挥流程。通过实例求解,说明了所研究的兵力部署模型具有一定的应用价值。     

诱饵干扰下无人机集群攻击阈值控制方法

针对诱饵干扰下无人机集群作战中的计算量爆炸,攻击阈值控制解算困难问题,给出了一种基于兰彻斯特方程和最优控制模型的无人机集群作战攻击阈值控制方法。从机载雷达的性能出发,建立作战双方兵力损耗的微分方程,从而构建改进兰彻斯特方程;以兰彻斯特方程为最优控制的状态方程,以无人机攻击阈值为控制变量,建立弹药约束下无人机集群空战的最优控制模型,并且证明一方剩余兵力的最大化等价于另一方剩余兵力的最小化;最后采用直接凸优化法对最优控制问题进行求解,并进行仿真验证。     

面向任务的装备器材需求预测

针对当前面向任务的装备器材需求受任务影响大,需求规律难以掌握的现状,分析任务对装备器材消耗数量的影响因素,在传统仅考虑时间的可靠性模型基础上,建立任务影响下不同类型装备器材的需求预测模型,并采用生存分析法对模型进行求解,以威布尔型器材为例,通过算例对模型及方法进行分析,验证了其合理性.     

兵力最小需求法——军事装备发展研究的一种有效方法

军事装备发展研究是一个具有广泛应用背景的研究领域,对于不同的研究目的,其研究方法和研究过程也有很大的不同。兵力最小需求法是军事装备发展研究中一种常用的方法。本文对在军事装备发展研究中的兵力最小需求法的物理模型、兵力最小需求的原则、兵力最小需求法的实施及其性能分析进行了探讨和研究。     

焓法模型求解相变传热问题有效性分析

首先探讨了伴有相变过程的瞬态热传导问题所具有的非线性特征.采用将分区域求解问题化为整个区域的非线性问题处理的思路,在整个区域建立统一能量方程的焓法模型求解该类传热问题.在此基础上建立了轻质相变墙体房间空气热平衡模型.采用有限差分方法对模型进行离散,并编程求解.通过与前期所建立的轻质相变墙体实验间的测试数据进行比对,结果...     

模糊优化理论的武器-目标分配模型及求解算法

武器-目标分配问题是一个典型的NP完全问题,随着武器和目标数量的增多,以及分配结果评价标准多样性的存在,传统的优化求解算法如隐枚举法、割平面法、分支定界法等很难进行有效地求解。介绍一种基于模糊优选技术的多目标混合优化理论,运用该理论建立了多个指标下的最佳武器-目标分配模型,并将蚁群算法应用于对模型的求解,为解决复杂的武器-目标分配问题提供了一种有效方法。     

基于Memetic算法的要地防空兵力机动部署优化方法

兵力部署优化问题是防空作战筹划的重要研究内容之一。针对要地防空作战过程中的兵力机动调整部署问题,改进防区离散化方法得到部署方案集,将基于战场实时态势的部署方案对空防御效能作为优化目标,将机动部署过程中的机动距离作为约束,建立了防空兵力机动部署优化模型,并利用Memetic算法进行求解。仿真实验验证了优化模型的有效性和合理性,可为科学制定兵力机动部署方案提供参考。