意图驱动的防空武器-目标动态分配方法

武器-目标分配是防空作战指挥决策的重要内容之一,针对此问题大多数的研究都过多考虑己方的态势和有限的目标信息,对敌方目标意图的认知鲜有涉及,结合空中目标作战意图,提出一种意图驱动的防空动态武器-目标分配方法。考虑到敌机的行为对我方决策产生的影响,对采集到的敌机群数据,将专家经验封装为标签,训练融合注意力机制的双向长短期记忆网络（BiLSTM-attention）进行意图识别,根据敌方不同作战飞机的意图,以及敌机的被动属性、我方武器属性、战场环境信息和实时动态信息,提出了意图驱动的武器-目标分配模型（intent-WTA）,使用费用流算法在较短的时间内准确获得最优的武器-目标分配策略,实验仿真结果表明,所提方法可以准确、高效地根据战场局势的动态变化进行武器-目标分配,满足防空作战的实战要求。     

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。     

基于效费比的武器目标分配

有效武器目标分配(WTA)是防空阵地的核心。分析了目标毁伤收益、武器损伤关键战术指标因素,提出基于效费比的WTA评价标准,建立了针对多目标的WTA模型,并研究了用遗传算法求解模型的方法。该遗传算法通过设计一种武器目标分配的染色体编码,利用最优保存策略选择运算、均匀交叉运算、非均匀变异运算来求解。仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

面向防空作战的多级动态目标分配方法

武器-目标分配(WTA)是防空作战指挥控制决策的核心环节之一.针对传统的多级分配模型效率低、动态性差的不足,通过叠加武器射击周期并增加分配轮次的方式对模型进行改进,使其能够更好地适用于目标数量多且实时性较强的防空作战场景.针对常用的WTA算法收敛慢、稳定性差的不足,求解过程采用KM算法以适应改进后动态模型的实时性要求....     

苏联战术防空的发展

当今苏联防空的指导原则渊源于1941—1945年伟大的爱国战争。虽然从那时以来,这些原则大部分还保留着原样,但是随着新型武器不断服役,这些原则有了进一步完善。一部苏联官方战史指出,防空部队（战略和战术）“击落了7,000多架敌机;其中大约60％是在空战中击落的,其余的是由高炮击落的”。     

编队防空火力兼容约束优化问题的COEA方法

针对编队协同防空作战中存在的武器之间的火力兼容约束问题,建立了多种武器火力兼容约束条件模型,通过将火力兼容约束条件转化为遗传进化算法中适应度值的惩罚因子,提出了一种用以解决带有火力兼容约束的WTA问题的改进约束优化进化算法,给出了算法的具体步骤,以多种软硬武器协同防空武器目标分配任务为情景设定,仿真实验结果表明,该算法能够有效解决协同作战WTA问题中存在的火力冲突约束问题。     

时间和制导资源约束下的武器目标分配

针对防空作战过程中的武器-目标分配问题,以目标毁伤概率最大为目标函数,提出一种混合粒子群算法.该算法融合粒子群算法和遗传算法,首先利用粒子群算法找到不受时间和制导资源约束的一组解,再利用遗传算法对粒子群算法找到的解进行寻优,最终找到一组满足时间和制导资源约束的最优解.仿真结果表明,该算法收敛速度快,迭代次数少.     

基于遗传算法的编队区域防空武器分配方法

针对舰艇编队内多型区域防空武器抗击多型来袭反舰导弹问题,提出一种基于遗传算法的区域防空武器分配方法.该方法以防空武器可用性和消耗值以及编队队形配置为约束条件,以最大化编队的生存总价值为优化目标;采用二进制数字串表示变量,以解决传统二进制编码的邻值突变问题;用矩阵形式表示解空间,以方便观察计算结果和引入松弛技术.仿真计算结果表明,该分配方法能够有效提供多种区域防空武器抗击两型来袭导弹时的武器分配方案,计算结果优于神经网络方法.     

判决元理论及其在武器分配中的应用

介绍了判决元理论的基本内容〔１〕,并将此理论用于解火控领域的武器分配问题（ＷｅａｐｏｎＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔＰｒｏｂｌｅｍ,简称ＷＡＰ）,从而提出一种新的分配算法。通过２２个战例的仿真,结果表明,本算法收敛速度快,而且能收敛于理想的稳定状态。因此,在大规模的海战系统和高性能防空系统中,这种算法有着十分广阔的应用前景。     

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。     

一种通用型舰载防空硬武器火力优化算法?

针对当前武器优化分配算法缺少通用性，难以兼顾效率和时间的问题，提出了一种通用型舰载防空硬武器火力优化算法。该算法首先提取各舰载武器能够攻击的目标集合，然后对各武器的目标集合逐一进行时间分配，并计算对目标的毁伤概率，最终完成所有武器的分配。计算表明，该算法具有很好的通用性和实时性，可适用于较大规模舰载防空硬武器的火力优化分配问题。     

改进遗传算法在防空武器目标分配中的应用研究

针对传统方法在防空武器目标分配时仅考虑双方态势优势的问题，建立了基于综合射击优势和目标威胁度的武器目标分配数学模型，并使用改进遗传算法对该模型进行了求解。该算法相比传统遗传算法主要进行了以下改进：采用排队选择和轮盘赌选择结合的选择方法，采用子代个体部分替换或不替换双亲的方法，采用了自适应变异概率等。并在Matlab环境下进行了仿真，且和传统算法进行了对比，仿真结果证明该算法改进合理，对地面防空火力分配决策研究具有一定的参考价值。     

贪心遗传算法解决一般武器-目标分配问题

一般武器-目标分配问题,是使武器发挥最大效能而使目标遭受最大毁伤的最优化问题.遗传算法广泛用于解决最优化问题.提出一种具有贪心优化机制的局部搜索方法,以提高遗传算法的搜索效率,从而迅速找到全局最优解.应用于炮兵武器-目标分配问题的仿真试验结果表明,此算法比现有的其他搜寻算法具有更好的求解效率.     

求解武器目标分配问题的一个近似最优方法

文章研究在作战领域中应用非常广泛的武器目标分配(WTA)问题。这一问题研究如何将一类武器分配给打击目标,使得被打击目标总的损毁效果最大。WTA问题难以找到多项式时间解,目前不存在求最优解的精确算法。文章利用WTA模型中目标函数的特点,使用线性函数来替代原问题中的非线性目标函数,近而将非线性整数规划问题转化为线性整数规划问题。在CPLEX下的数值试验显示,在较短时间内,这一线性整数规划模型可以得到一个好的次优解。     

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。     

基于SPSO的考虑指控节点受攻击的WTA问题优化方法

鉴于网络中心战中指挥所的重要性,根据实际作战原则,通过对传统武器目标分配(WTA)模型的分析,建立了考虑指控节点受攻击的武器目标分配(Weapon-Target Assignment with Vulnerable Command and Control Nodes,WTAVC2N)模型,并利用随机PSO算法对该模型进行仿真验证。仿真结果表明了利用随机PSO算法解决考虑指挥所被摧毁的武器目标分配问题的有效性及合理性。     

基于云遗传算法的防空导弹目标分配问题

针对传统遗传算法在防空导弹目标优化分配中存在的缺陷，提出了一种更为有效的云遗传算法。通过该算法对防空导弹目标分配模型进行仿真求解，得出防空导弹射击目标的最优目标分配方案。通过算例分析，云遗传算法相比传统遗传算法收敛速度快，搜索效率高出一倍左右，对产生局部最优解情况进行了合理有效的控制，可操作性、优越性更强。     

一种基于蚁群算法的准动态防空武器分配算法

武器目标分配问题是一个典型的限制组合优化问题,旨在得到在整个防御阶段中针对目标函数的最优武器分配方案。分配算法主要分为静态和动态两大类。针对传统静态分配模型中存在的几点问题,提出了基于时间窗的准动态武器目标分配算法,该算法综合考虑拦截概率、拦截时间和武器耗费多个优化指标,并将该算法推广至多类防空武器的优化分配中。通过大量实验验证,该算法在性能、时间复杂度等方面均有较大优势,并且能较好地适应战场态势的变化,及时调整分配方案,具有很好的实用性。     

基于NSGA-Ⅱ的防空部署优化方法

针对防空部署的特点,根据Markov状态转移链建立了防空武器的防御效能模型,并在考虑了防空武器平均防御总成本的基础上结合防御效能模型建立了多目标的防空部署优化模型,进而设计了求解防空部署优化模型的NSGA-Ⅱ多目标优化算法,并通过仿真得到Pareto最优解集,从中选取了相对最优解作为防空部署优化的最终结果.仿真结果表明...     

舰艇编队防空最优火力分配问题的蚁群算法

为了对多目标进行合理的防空武器分配,首先分析了各种解决此问题算法的优缺点.然后以“编队不被目标突防的概率最大”为准则,结合蚁群算法的思想,建立了基于蚁群算法的火力分配问题求解模型,给出了算法的求解步骤和参数确定原则.最后通过实例进行仿真验证,并与多维动态规划方法做了比较,结果表明,基于蚁群算法思想的火力分配方法是有效的...