武器目标协同火力分配建模及算法

针对当前火力分配模型的不足以及实际作战的需求,对武器目标协同火力分配问题进行了研究,建立了火力分配层次结构;通过对火力分配原则的研究,结合打击目标选择和弹目分配,建立了以导弹武器作战效费比为总目标,以目标毁伤要求为约束的火力分配模型。采用遗传算法求解火力分配问题,根据问题的特点和问题中的启发信息,对遗传算法进行了改进。仿真结果表明,改进算法的性能有较大提高,可用于解决复杂武器目标分配这类非线性整数规划问题。     

基于遗传算法的武器目标分配模糊多目标规划

针对武器目标分配（WTA）问题中存在的模糊性，提出了一种基于遗传算法的WTA模糊多目标规划模型。建立了wTA多目标规划模型以及目标函数和约束条件，并在此基础上基于目标函数和约束条件的模糊性结合梯度隶属函数建立了WTA模糊多目标规划模型，给出了遗传算法进行求解的方法，通过一个实例分析表明，基于遗传算法的模糊多目标规划模型解决wTA问题具有较好的效果，验证了该模型的合理性，对于有效解决WTA问题具有指导作用。     

基于NSGA-Ⅱ的WTA多目标优化(英文)

将多目标遗传算法NSGA-(改进的非支配排序遗传算法)应用于求解武器-目标分配(WTA)问题。首先,针对以往在建立防空型WTA问题的优化模型上的片面性,把WTA问题看做多目标优化问题,建立了综合考虑作战效能和防御效能的WTA双目标优化模型。然后在此基础上,研究和应用了NSGA-来求解WTA问题。最后由仿真算例验证了NSGA-在WTA问题中的应用可行性,表明了NSGA-可以快速地搜索到WTA多目标优化的Pareto最优解集,从而为求解WTA问题提供了一条有效途径。     

武器-目标分配问题研究

介绍武器-目标分配问题的基本概念、模型和数学性质。目前,武器-目标分配问题的研究主要为模型研究和算法研究,模型研究分静态WTA和动态WTA研究,算法研究主要是以智能算法为主。梳理WTA的研究现状,分析其存在的不足并指出进一步发展方向。     

联合火力打击空军目标分配模型研究

目标分配是制定联合火力打击作战计划的首要问题。建立联合火力打击目标分配模型的前提是要有全军统一的毁伤标准和武器毁伤能力指标。利用效能指数和数学规划分四个步骤建立了联合火力打击中空军目标分配的模型和算法,为软件实现联合火力打击目标分配提供了理论基础。     

武器——目标分配问题的一种算法

提出了基于神经网络的、用于解算武器——目标分配（WTA）问题的并行算法。WTA问题是对于多个入侵敌机（目标）如何分配多个现有防御兵器迎击的间题。处理该问题的高速化是现代防空系统中必不可少的能力。最佳分配解的定义是,根据此解分配迎击武器可以使击落全部敌机的失败概率最小。提出的并行算法是以Hop-filed和 Tank的神经网络模型为基础,使用了K×M个处理单元（二进制神经元）,其中M为武器平台数.K为目标数。12个战例的仿真结果表明,本算法的解算速度是现有算法的9.0～34.3倍,而且击落全部敌机的失败概率还略有减小。这些仿真结果可用于设计高性能防空系统。     

基于最小资源损耗的武器目标动态分配

传统的以联合毁伤概率最大或被打击目标总期望生存值最小作为武器目标分配函数容易造成武器过饱和攻击,导致资源浪费。针对该问题,将对来袭目标的毁伤概率作为约束条件,以资源损耗最小为优化目标建立模型,并设计了动态变化的武器弹药资源量化描述。在武器目标动态分配过程中,针对时空约束对分配的影响,设计了基于资源损耗最小的武器目标动态分配算法。仿真结果表明:该算法在对时空约束和随机事件的处理时,操作简单、易于编程实现。     

航母作战部署的舰载机出动架次优化研究

针对航母作战部署中航母平台按时到达部署地限制和舰载机出动回收任务需求,建立了非线性整数规划模型,目标函数是舰载机出动架次总数,约束条件包括非线性的航母平台部署偏差约束和线性的舰载机出动约束;采用遗传算法求解这个具有复杂约束条件的舰载机出动架次优化模型;解算了一个航母作战部署的实例,结果表明模型和算法可行。     

武器-目标分配(WTA)问题研究进展

对武器-目标分配(WTA)问题的研究现状与进展进行了总结与述评.介绍了WTA问题的概念、基本模型、数学性质以及WTA问题研究的基本内容.目前WTA问题的研究内容主要集中在模型研究与算法研究两个方面.模型研究以静态模型的研究为主,但动态模型的研究还不够深入;算法研究则主要采用智能算法对WTA问题进行求解.目前基本上已经解决了小规模的静态WTA问题,但尚未有效解决大规模的动态WTA问题.     

基于小生境蝙蝠算法的联合远程打击武器目标分配问题建模与求解

针对联合远程打击作战筹划中武器目标分配问题,使用数学建模与仿真分析相结合的方法,研究了联合远程精确打击武器目标分配基本原则,构建了武器目标分配问题的多目标优化数学模型;对目标函数和约束条件进行处理,将该模型转化为单目标优化问题;提出了一种结合小生境淘汰思想的改进蝙蝠算法,用来求解武器目标分配的近似最优解。实验分析表明:该算法能够有效改善蝙蝠算法的收敛特性,适用于联合远程打击作战武器目标分配问题的求解。