基于改进TOPSIS模型的防空多目标威胁评估*

根据地空导弹武器系统作战使用原则,确定影响目标威胁程度的五个主要因素,建立目标属性矩阵,并运用群体层次分析法(AHP)和熵权法进行组合赋权,将权重运用到逼近理想解的排序法(TOPSIS法)模型中,给出了基于改进TOPSIS模型的多目标威胁评估模型与算法.实例分析表明该方法是合理和有效的.     

基于熵权-TOPSIS-灰色关联的目标威胁评估研究

针对空战目标威胁评估问题进行研究,建立了基于熵权-TOPSIS-灰色关联方法的威胁评估模型。首先利用熵权法确定评估指标的客观权重,其次利用TOPSIS法确定目标与理想解和负理想解的欧氏距离;利用灰色关联法确定目标的关联度,据此计算威胁源的相对贴近程度,并对威胁目标进行评估排序。最后通过实例对建立的模型进行了仿真验证,结果表明,该方法综合运用TOPSIS和灰色关联法,使得目标威胁评估结果更加合理有效。     

云模型和距离熵的TOPSIS法空战多目标威胁评估

针对传统逼近理想解的排序法(TOPSIS)在空战多目标威胁评估中对战场态势数据精度要求高这一缺陷,提出了一种基于云模型和距离熵TOPSIS法空战多目标威胁评估方法。该方法运用云模型理论对战场态势数据进行模糊表示,并通过定义云元素的大小和距离测度公式实现了两者结合。考虑目标各属性的权重对分析结果的重要性,运用距离熵理论来分配各属性的权重,进而建立加权决策云矩阵,根据相对贴近度的大小确定各方案的威胁程度。最后,通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

IAHP和熵权相结合的TOPSIS法的空战目标威胁评估

针对空战目标威胁评估问题,提出了一种新的基于改进TOPSIS法的评估方法.该方法综合考虑了主观和客观因素,将运用区间层次分析法(Interval-based AHP,IAHP)求解出的威胁评估指标主观权重与运用熵权法求解出的威胁评估指标客观权重相融合得到组合权重.建立了改进的TOPSIS法评估空战目标威胁的数学模型.最后给出了评估实例,评估结果表明该方法是合理有效的.     

基于熵和TFN—AHP的TOPSIS法TBM目标威胁度评估

在界定基于能力的武器装备体系需求生成相关概念的基础上，对需求生成模式提出了基于改进的TOPSIS法TBM目标威胁度多属性评估方法，利用熵和TFN-AHP理论处理目标属性主客观权重，避免了传统TOPSIS方法中人为给定目标属性权重的随意性，同时利用模糊隶属度函数和G．A．Miller9级量化理论量化影响因素，建立了TBM多目标威胁评估排序模型，给出了计算实例。计算结果表明，该算法具有合理性和有效性。     

基于主客观组合赋权的变权TOPSIS弹道目标威胁评估模型

针对目标威胁评估问题,提出了一种基于主客观组合赋权的变权TOPSIS弹道目标威胁评估模型。在利用层次分析法得到指标主观权重、利用熵权法得到客观权重的基础上,基于差异系数得到了威胁评估指标的主客观组合权值。通过引入变权理论的惩罚与激励机制,对传统组合赋权TOPSIS算法的权重计算方法进行了改进,改进后的模型能够根据目标状态参数随时间变化动态地对各项指标权重进行惩罚或者激励,实现了权重的动态调整,充分考虑了主观因素和客观因素对评估结果的影响。通过具体案例验证了模型的可靠性。威胁评估结果表明,改进后的模型更加注重目标各指标间的相关性,而且克服了常权决策带来的偏差,有效提升了弹道目标威胁评估的可靠性、准确性。     

基于GIFSS-TOPSIS的辐射源威胁评估方法

针对辐射源威胁评估信息不确定性和属性权重难以确定的问题,将广义直觉模糊软集(Generalized Intuitionistic Fuzzy Soft Sets,GIFSS)与逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)理论相结合,提出一种基于GIFSS-TOPSIS的辐射源威胁评估方法。GIFSS-TOPSIS算法利用直觉模糊集求得直觉模糊集决策矩阵,充分描述了目标属性的确定性、不确定性和犹豫度所有信息,相比经典TOPSIS法,直觉模糊集决策矩阵对目标属性信息的描述更加全面、确切。此外,提出一种主客观权重结合的权重优化模型,规避传统TOPSIS法主观赋权的局限。仿真分析表明,该算法具有较好的可行性与有效性,相比经典TOPSIS法可信度增强,评估结果更加客观合理,可用于辐射源威胁评估。     

基于变权TOPSIS法多属性威胁评估与任务调度

多机多目标协同空战模式下,针对动态空战态势信息的实时威胁评估和攻击任务调度问题,首先提出了空战威胁评估指标,将各评价指标相对优属度作为决策矩阵,建立基于多属性决策的优势评估模型。基于熵权法确定目标属性客观权重,基于群组AHP法确定目标属性主观权重,目标属性主客观权重进行融合得到组合权重。然后建立能够全面反映多因素对最终评估影响的变权TOPSIS多属性决策模糊威胁评估模型,并阐述了变权TOPSIS方法的计算步骤。利用蚁群算法进行任务调度。最后给出实例,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

近海威胁目标威胁度评估与无人艇兵力分配

针对近海防御战中威胁目标规模小、速度快、灵活性强的特点,为提高无人水面艇编队御敌的作战效能,及动态适应战场态势的复杂变化,提出近海威胁目标威胁度评估模型和无人艇调度分配方案.建立威胁度影响要素框架,设计各影响要素的效用函数,通过熵权法和TOPSIS算法得出威胁目标的威胁度,并对蚁群算法中的信息蒸发系数进行改进,基于威胁...     

结合离差最大化的多属性群体决策TOPSIS威胁评估

针对传统理想解逼近排序法(TOPSIS)在确定多个属性权重系数上存在主观性和盲目性,并且所作决策多为单一决策,精确度不高等问题,提出结合离差最大化原理的多属性群体决策TOPSIS改进模型,利用离差最大化原理确定属性权值,同时引进群体决策方法。最后将该模型运用于机群协同空战的威胁评估中,建立了多目标威胁评估数学模型,并进行了全空战过程的动态仿真分析,结果表明所建立的扩展模型是合理可行的。     

基于粗糙集和TOPSIS的弹药目标匹配研究

针对多种弹药打击同一目标的弹种选取顺序问题,即弹药目标匹配顺序问题,从弹药毁伤和目标抗毁伤机理人手,构建弹药目标匹配指标体系,利用粗糙集理论约简弹药目标匹配指标体系并确定指标的客观权重,运用加权TOPSIS确定弹药目标综合匹配顺序,为最优火力分配决策提供了理论依据。     

基于模糊MODM的空袭目标威胁评估

针对当前空中来袭目标的主要特点,运用模糊多目标决策(MODM)理论和方法,提出了一种空袭目标威胁评估方法。首先对影响空袭目标威胁程度的因素进行了分析;然后阐述了如何确定影响目标威胁评估的各个指标值;最后依据多目标决策方法,建立了在各指标权重值只有部分已知的情况下,目标威胁评估的数学模型,并通过示例介绍了威胁评估的求解过程。仿真结果表明,该方法有效地解决了目标威胁评估与排序问题,提高了防空作战效能。     

属性约简方法在威胁因素选择中的应用

分析了影响对空威胁判断的威胁因素,确定了各属性值离散化的处理标准,构建了基于粗糙集理论的对空威胁判断决策信息表;通过基于属性重要性的约简方法和基于正区域的约简方法对威胁因素进行了约简,确定了水面舰艇对空威胁判断的威胁因素,最后用Matlab仿真技术验证结论的正确性。     

基于模糊语言对军事物流效益评估的多属性决策

军事物流是影响军事行动成败的重要因素,军事物流的效益与部队战斗力的形成与再生密切相关．为了更好的对军事物流效益进行评估,对于评估指标属性值,利用三角模糊数进行定量表示,结合离差最大化原理对三角模糊属性值的主客观权重进行修正．接着,利用多属性决策中的TOPSIS方法对军事物流效益进行评估．最后,结合实例说明该方法综合考虑主客观因素,有助于进行军事物流方案的选择,有效降低指挥员决策的主观随意性．     

拓展TOPSIS的地面目标关联算法

地面战场复杂的背景环境和目标的强机动性,使得传统关联方法所必需的先验信息不易获得,且传统关联方法仅利用状态信息进行关联,导致关联信息量不足,从而关联正确率不高。针对上述问题,采用无需任何先验假设的TOPS IS,在状态信息的基础上引入属性信息,作为拓展TOPS IS的评价指标,利用熵权确定各指标权重,最后用相对贴近度确定关联排序。仿真结果表明,该算法有效地提高了关联正确率,且能够满足实时性要求。     

舰艇自防御的威胁排序方法研究

威胁评估与排序是舰艇自防御系统必须具备的重要功能。在多指标决策理论的基础上,结合灰色系统理论和逼近理想解方法,提出了灰色逼近理想解的威胁排序算法。首先通过建立舰艇自防御的空中威胁排序指标体系,得到各个指标的隶属度函数,再通过主客观结合的有序二元比较法得到威胁评估指标的权重,最后通过逼近理想解的灰色关联度方法对空中目标进行威胁评估与排序,并研究了分辨系数对威胁排序的影响。通过舰艇自防御防空作战实例证明了算法的有效性和工程实用性。     

基于信息熵和TOPSIS法的装备战场抢修排序决策模型

成功的战场抢修是战斗力的“倍增器”,而及时有效的战损装备抢修排序决策是成功实施战场抢修的前提．在确定战场抢修基本原则基础上,分析了影响战损装备战场抢修排序的因素,通过目标属性本身输出的信息熵客观地确定属性权重,并结合TOPSIS法构建了装备战场抢修排序决策模型,最后通过实例对该模型的有效性和实用性进行验证．实例表明：该模型能够有效地解决战场抢修中多个战损装备的排序问题,是战损装备战场抢修分析及排序决策的一种有效工具．