某型攻击机突击地面目标战术方案的优化

运用正交实验设计理论对某型攻击机对地面目标突击的战术方案进行优化,通过构建战术想定,制定实验方案,根据实验方案进行模拟,并利用方差分析方法对模拟结果数据进行分析,得出较优的战术方案.分析结果表明该方法简便实用,对战术方案优化具有较好的适用性.     

和田军分区组织反恐分队骨干暨各类专业能手培训

前不久,新疆和田军分区举办了一期反恐分队骨干暨各类专业能手培训.培训采取模块化组合的方式,区分反恐突击、单兵对抗、战术射击影像模拟等4个专业,较好地提高了参训人员的反恐作战能力和专业技术水平.     

任务分配方法及其在指挥控制领域的应用

任务分配问题是一类经典的组合优化问题,任务分配方法的研究有利于作战指挥控制领域中多个问题的解决.从集中式分配和分布式分配的角度综述了任务分配方法,分析和对比了任务分配方法性能,最终探讨了在指挥控制领域应用任务分配方法的情况,并进行了应用展望.     

基于分布式约束优化的多UCAV协同任务分配

为解决多架无人作战飞机(UCAV)的协同任务分配问题,将多UCAV协同任务分配问题建模为分布式约束优化问题并求解。在考虑UCAV损耗程度、目标价值毁伤和UCAV飞行长度对任务分配的影响下,建立了协同分配的分布式约束优化模型,并针对典型实例进行了仿真,获得了最优的任务分配方案。计算结果表明了模型方法的有效性。     

基于作战能力的部队作战任务分配方法

作战任务分配需要考虑作战部队各方面能力,难以快速实施作战分配。对此,提出了基于作战能力的作战任务分配方法,在面向任务的部队作战能力的基础上进行作战任务分配。建立了作战任务分配的优化模型,模型适应范围较广,并适应动态作战任务分配。使用最小费用最大流问题求解方法获得平衡或不平衡作战任务分配问题的最优解。实验研究结果表明:模型求解结果符合实际作战任务需求,基于作战能力的作战任务分配方法是一种有效的方法。     

基于买卖合同策略与PSO算法的异构UAV任务分配规划方法

针对PSO算法在初始化异构UAV协同任务分配效率不高、任务分配不均的问题,将PSO算法与买卖合同策略结合起来,运用买卖合同策略来调整PSO算法对异构UAV协同任务的初始分配,同时充分发挥PSO算法对多目标优化具有收敛速度快、寻优精度高等优势,有效解决了异构UAV对多类型任务规划的最优分配。仿真结果表明:该方法在保证任务分配合理的同时,能够有效解决多约束条件下异构UAV协同任务分配规划优化问题。     

武器装备中的传感器管理研究现状

针对武器装备中的传感器管理问题,分析了其在指挥控制、战术监视作战、单平台中的3种典型应用。指出了武器装备中的传感器管理包括管理体系结构、传感器任务分配、传感器合作、传感器调度四大内容。分别对这四大内容的理论方法研究和武器装备应用的现状进行了综述。     

事件

中土举行陆军突击分队联合训练 记者从中国国防部新闻事务局获悉，中国人民解放军和土耳其武装部队于11月8日在土耳其突击学校暨训练中心开始举行为期一周的中土陆军突击分队联合训练。这次联训主要围绕山地突击作战基础技能训练、分队战术训练和联合演练展开。联训旨在加深中土两军相互了解与互信，深化两军务实交流与合作，提高两军突击分队遂行联合行动的能力。     

基于分解的多目标布谷鸟搜索算法求解多无人机协同任务分配问题

多无人机协同任务分配问题是一个多目标优化问题,将多目标优化问题转化为单目标优化问题的传统方法易造成决策的主观性和片面性.为帮助决策者做出科学决策,提出了一种基于分解的多目标布谷鸟搜索算法用于求解多无人机协同任务分配问题.通过对多无人机协同任务分配问题分析,建立了多无人机协同任务分配模型.将布谷鸟搜索算法的两个关键组件转化为多目标优化算法的繁殖算子,并结合一种自适应算子选择策略,构成了多目标布谷鸟搜索算法.设计了一种新的编码方案,将带约束的多目标优化问题转为无约束的多目标优化问题.仿真实验表明,多目标布谷鸟搜索算法能有效求解多无人机协同任务分配问题.     

防空反导装备抢修任务分配建模

分析了防空反导装备战场抢修任务的特点和类型,构建了防空反导装备战场抢修任务分配模型。分析了单人多事型抢修任务分配计算模型、多人一事型抢修任务分配流程和有规定顺序的抢修任务分配方案,采取不同方法求解了各自的最优解,并综合得到全局最优解。通过增加虚拟任务将非平衡指派模型改进为标准平衡指派模型,并运用匈牙利算法进行求解,有效降低了模型计算量。最后,通过算例验证了模型和方法的有效性,结果表明:该方法能有效缩短装备抢修时间,可为部队进行抢修任务分配优化提供参考。     

基于模糊聚类——拍卖机制的火力协同方法

针对协同作战中环境影响复杂度高,火力分配不及时、效率低等问题,提出了陆战场协同任务分配方法,构建了多武器-目标任务的数学模型。在该数学模型的基础上,基于聚类算法与拍卖算法相结合的原理进行优化求解,在两级分配的模式下,可在更短的时间内获得分配方案。算例表明,所构建协同任务分配模型能够及时有效地获得任务分配方案,较好地解决了多武器-目标的协同任务分配问题。     

从“蟒蛇行动”看美空中突击作战的“软肋”

自美对阿富汗发动军事打击以来,以直升机搭载步兵实施空中突击作战,便成了美军进行地面战时的一个“撒手锏”。然而,天有不测风云,美军实施的空中突击作战常常是损兵折将,特别是3月4日,美军一战便搭进了一架直升机和7名士兵的性命,再次暴露出了空中突击作战的种种弱点。 美军认为,空中突击作战具有快速、灵活、突然、连续等特点,能迅速将兵力兵器集中使用于某一重要地域,形成战役战术优势,加快     

陆军航空兵遂行空中突击作战行动特点及对策

陆军航空兵遂行空中突击作战,具有作战行动隐蔽突然、作战力量多元合成、作战地域开阔深入、作战保障困难繁重等特点.针对这些特点,应加强作战理论研究,加强突击力量建设,加强战役战术训练与装备体系建设,增强陆军航空兵遂行空中突击作战能力.     

双层随机机会约束规划的通信干扰任务分配优化仿真

研究不确定条件下的通信干扰任务分配优化问题具有重要的军事意义。基于干扰效益因子的概念,剖析了影响通信干扰任务分配的不确定性因素,建立了基于双层随机机会约束规划的通信干扰任务分配优化模型,设计了遗传蚁群智能算法,实例计算得到了通信干扰任务分配的最佳策略。     

应用离散粒子群-郭涛算法分配多无人机协同任务

针对以往考虑时间窗约束的多无人机协同任务分配问题模型不能反映在有效时间窗内,任务执行时间对任务收益的影响及求解算法效率较低的问题。建立了将任务收益和任务执行时间直接联系起来的任务分配模型和可行解到粒子整数编码方式的映射,设计了混合离散粒子群-郭涛算法的组合优化问题求解策略。借助粒子群算法利用粒子自身信息和种群有用信息指导种群进化的本质特点,优化郭涛算法的适应性序列倒置操作;设计了可变的学习选择概率来选择个体的学习粒子,改进了序列倒置算子。仿真实验验证了该方法处理复杂任务分配问题的有效性。     

浅析边防战术的特性

边防战术是指导和进行边防战斗的方法.了解掌握边防战术的特点与性质,对于公安边防部队指战员保卫国家主权和领土完整,打击边境各类违法分子,维护边境地区的安全行动十分重要.分析了边防作战的对象、任务、目的及边防战术具有的军事性、公安性和执法性等特性.     

抗击武装直升机的军事装备和技术

武装直升机是现代战场上的重要突击兵器,在未来高技术局部战争中,能否抗住敌武装直升机的低空突击,已经成为影响地面作战结局的一个关键战场行动。因此,在深入研究抗击敌武装直升机战术手段的同时,还必须努力发展相应的技术对抗措施,在战术与技术的结合上寻找最佳的抗击途径。侦察探测装备能否及时准确发现和报知武装直升机的行踪和企图,是反武装直升机成败的关键。虽然武装直升机的雷达散射面     

冲锋枪与突击步枪战斗力谁更强

冲锋枪和突击步枪名称的来源都出自德国.一战时期,为突破协约国的层层战壕防线,德国军方首先提出了一种"步兵渗透"战术.而为与这种战术相适应,就必须研制一种能在短时间内发射大量子弹的近距离、便于携带的武器.冲锋枪由此产生.枪的原型代表是M1918.     

美国海军陆战队员的“梦中情人”——AAAV两栖突击车

AAAV两栖突击车,是美国海军陆战队的“两栖作战利器”,主要用于水上攻坚,输送登陆兵高速抢滩上陆,并向对方岸滩浅近纵深实施连续不间断的突击。AAA V两栖突击车的成功研制,将在世界两栖作战历史上第一次真正消除战场机动的间隙,使登陆部队的水上高速机动和陆上高速机动变成一种不间断的行动。弄清美海军AAA V两栖突击车的研制背景、研制过程、战术技术性能和关键技术,对于我们加强军事理论创新,发展新型两栖战车以及提高两栖登陆作战能力,可以起到重要的借鉴作用。一、A AAV的研制背景经历二次大战和战后历次局部战争,美军积累了丰富…     

多机协同对空目标探测与攻击任务的最优分配

针对信息化条件下多机协同空战中需要协同制导的问题,建立了探测任务和攻击任务分配的模型。首先根据战场态势和雷达探测能力建立探测任务分配模型,然后根据战场态势和武器作战能力建立攻击任务分配模型,最后将此多目标决策问题转化为单目标优化问题。通过建立可行解到粒子间的映射,提出了粒子群优化算法对该优化问题进行求解。仿真实验表明了该模型与算法的可行性与有效性。