基于矩阵对策与遗传算法的无人机空战决策

针对无人机自主空战决策的实时性与准确性需求,提出一种矩阵对策法与遗传算法相结合的空战决策算法。基于空战优势函数以及无人机机动模型建立了无人机空战决策模型,使用改进的矩阵对策法获取我方无人机最优选择策略的大致范围,再在此范围内使用遗传算法寻找最优策略,最后通过直线飞行机动和S型规避机动仿真验证了算法的可行性。仿真结果表明,所提算法不仅能够提高机动决策的精度,还在一定程度上避免了单纯遗传算法计算量大、计算时间长的问题,满足空战合理性与实时性需求。     

影响图的空战机动决策方法

首先阐明了空战机动决策的概念和作用;然后针对几种常用空战机动决策方法的缺陷,分析了影响图在表示和求解不确定性决策问题上的优势,提出了空战机动决策的影响图方法;进而建立了基于该方法的二维单机单目标空战机动决策模型,并针对两种典型的空战情形进行了仿真.仿真结果表明该空战机动决策方法能够有效地导引战机格斗.     

改进BAS-TIMS算法在空战机动决策中的应用

针对当前空战机动决策精确度低、实时性差的缺点,对天牛须搜索-战术免疫机动系统(Beetle Antennae Search-Tactical Immune Maneuver System, BAS-TIMS)算法进行改进,并应用于空战机动决策中。增加左爬升、右爬升、左俯冲、右俯冲4种机动,对传统的机动策略库进行扩充,设计了11种基本机动策略并给出了相应的控制方法。基于距离、高度、速度、角度和战机性能优势函数,利用非参量法构造战机机动决策综合优势函数。针对天牛须搜索算法在全局搜索和收敛速度上存在的缺陷,引入蒙特卡洛概率迭代的方法对算法进行改进,并和战术免疫机动系统进行融合,将改进的BAS-TIMS算法用于空战机动决策。设计算例进行仿真分析,并将结果和博弈论法、改进共生生物免疫进化算法、传统BAS算法和传统TIMS模型的计算结果进行对比,验证所提算法的有效性。仿真结果表明:改进BAS-TIMS算法在空战机动决策的收敛精度、收敛速度和全局搜索能力上更加具有优势。     

群决策理论在多机协同空战机动决策中的应用

针对近距空战中多架战机对空中的多个敌对目标进行协同攻击的机动决策问题进行了研究。将群决策理论引入多机协同空战机动决策,首先确定了决策成员与候选方案,然后基于战场态势评估提出了采用风险决策准则的偏好排序确定方法,给出了集结偏好的序数型群决策方法。在不同空战想定条件下进行仿真,结果表明,该方法合理、可行,具有良好的应用前景。     

人工智能在火控系统中的应用

研究了空战时的决策问题,并对人工智能技术用于空战中机动目标的战术机动决策模拟做了尝试,讨论了计算机控制机动目标的战术机动决策逻辑的设计方法,同时也进行了数字仿真。     

无人机空战决策技术研究进展

随着无人机相关技术领域的飞速发展,无人机迅速成为世界各国军事领域的研究热点。无人机自主决策作为无人机领域的核心问题,指的是无人机基于空战态势,利用数学优化理论、人工智能等方法,独立自主地生成机动动作控制指令以完成设定目标的过程。本文首先介绍了世界各国该领域的研究进展,并基于空战决策的求解思路,将决策方法分为三类:基于对策理论、基于专家知识以及基于启发式学习算法的决策方法。其次,针对基于对策理论的空战决策方法,阐述了从微分对策到矩阵对策的发展及联系;针对基于专家知识的空战决策方法,介绍了该类方法的建模方法,改进方向;针对基于启发式学习算法的决策方法,论述了各典型方法的适用条件、改进途径等。最后,对无人机空战决策的研究难点进行分析,并展望了未来的研究方向与趋势。     

【专题】无人机空战决策技术研究进展

随着无人机相关技术领域的飞速发展,无人机迅速成为世界各国军事领域的研究热点。无人机自主决策作为无人机领域的核心问题,指的是无人机基于空战态势,利用数学优化理论、人工智能等方法,独立自主地生成机动动作控制指令以完成设定目标的过程。本文首先介绍了世界各国该领域的研究进展,并基于空战决策的求解思路,将决策方法分为三类：基于对策理论、基于专家知识以及基于启发式学习算法的决策方法。其次,针对基于对策理论的空战决策方法,阐述了从微分对策到矩阵对策的发展及联系;针对基于专家知识的空战决策方法,介绍了该类方法的建模方法,改进方向;针对基于启发式学习算法的决策方法,论述了各典型方法的适用条件、改进途径等。最后,对无人机空战决策的研究难点进行分析,并展望了未来的研究方向与趋势。     

基于DRL与微分对策的无人机空战决策研究

随着无人机战场环境越来越复杂,空战对抗将逐渐成为主要的一种无人机作战方式.为了能够确保我方无人机在快速演变的战场态势下抓住先机、精确决策、快速致胜,需要根据实际作战环境、作战样式,建立无人机和环境进行交互的规则、无人机空战对抗中采用的战术使用规则,并结合规则,通过智能决策算法,达到提升无人机空战对抗胜率的目的.提出一种结合微分对策(Differential Games,DG)的深度强化学习方法(Deep Reinforcement Learning,DRL)解决此问题,利用深度强化学习的智能决策性以及微分对策的准确机动性,实现战术决策到机动决策.最后以空战对抗1V1为例,对提出的方法进行验证,结果证明方法可行有效.     

基于强化麻雀搜索神经网络的空战机动决策方法

针对空战中机动决策速度慢、准确性低问题,提出基于强化麻雀搜索神经网络的空战机动决策方法,该方法分别考虑角度、距离、高度等因素构造相应的态势函数,将几种态势函数结合起来并加权得到态势评估函数,利用神经网络的黑盒部分计算各个态势函数的权值,利用混沌初始化和小孔成像反向学习策略强化麻雀搜索算法,再利用其特性去优化神经网络,将麻雀的适应度函数与神经网络的权值和阈值建立直接的映射关系,从而获得准确的态势评估函数,再将得到的态势评估函数结合博弈论模型得到博弈态势值,并由此来进行空战机动决策。仿真表明,该方法在与粒子群和遗传算法优化的神经网络模型相比之下,决策速度更快、准确性高,从而能获得空战优势,以获得最终的空战胜利。     

基于二元模糊比较法的单步空战机动决策研究

空战机动决策过程中,往往需要根据敌我态势,给定多个任务指标,最终得出多指标条件下我方机动的最优控制解。通过对双机空战态势的研究,建立机动模型。在给定敌方运动轨迹的情况下,设定机动评价指标。运用二元模糊比较法融合空战态势的各种输入信息,通过不同指标下的机动模糊比较矩阵,对我机单步机动决策进行研究,最终得出我机机动轨迹。仿真结果表明,算法符合实际,并且具有较好的稳定性。     

基于蚁群算法的防空兵兵力机动线路优化

根据防空兵对机动线路的要求以及战时的安全性特点,得出影响防空兵兵力机动线路选择的因素,引入里程指数的概念,将线路的长度进行修正赋权,给出兵力机动线路的等效线路长度。把这一等效线路长度结合到蚁群算法中,能够较好地模拟现代战场的复杂环境对防空兵兵力机动路线的影响,并能科学、合理地选择路线,为指挥员的决策提供帮助。     

基于协同学的编队协同空战任务决策

基于协同学理论给出了编队协同空战系统的协同学框架;提出了编队协同作战方案的五元组定义,明确了影响系统进程的序参量;基于系统有序度与协同度的概念,构建了协同效能优化模型;以任务冲突检测与消解为依据给出了任务决策的约束条件;最后以二进制粒子群优化算法对此约束优化问题进行了求解.仿真结果表明,以协同学理论描述编队协同任务决策问题是可行的,构建的协同效能模型与任务决策方法在处理编队时序任务决策问题时是有效的.     

空战关键信息与战术规则提取算法

将粗糙集理论引入到空战研究中 ,提出了一种通过属性约简提取空战决策的关键信息和战术规则的算法 ,以便对空战过程中的冗余信息进行约简 ,提高决策实时性。通过一个空战战术选择示例对该算法进行了验证 ,结果表明 :在保证空战战术分类结果不变的情况下 ,该算法可提取出对空战决策起关键作用的信息以及最小简化战术规则。     

基于粗糙集-神经网络编队协同空战决策系统

为了提高空战决策的实时性和准确度,将粗糙集理论和神经网络引入到编队协同空战战术决策研究中,提出了应用SOM网络-粗糙集-BP网络集成进行编队协同空战战术决策的方案:应用SOM网络离散化决策系统输入数据的连续属性值;利用粗糙集数据分析方法,从数据中提取出规则将输入映射到输出的子空间上;在这个子空间上用BP网络进行逼近.2:4编队空战实例仿真结果验证该方案的可行性,在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它空战决策系统.     

基于多Agent的要地防空指挥决策体系结构

针对要地防空指挥决策体系结构开展研究。首先，对战术单位级指挥决策功能进行分析，并给出防空指挥决策功能结构；引入多Agent系统概念定义TCA、FCA、OA三类作战智能体，建立基于多Agent的指挥决策模型并设计给出FCA的详细结构，结合集中式和分布式指挥决策体系的优点，提出有限集中指挥下的火力单元协同决策体系结构；最后，采用NetLogo平台设计实现指挥决策体系拓扑结构，验证了所建立体系结构的可行性。     

C~3I 系统中基于多目标决策理论的对空攻击任务分配决策问题研究

根据多目标决策理论,从系统的角度出发,提出了防御权系数问题,并在此基础上研究对空攻击任务的分配策略,给出了效度最大攻击任务分配策略和重点防护目标优先攻击任务分配策略,并引入攻击强度阀值概念,对这两种分配策略进行了改进,最后给出了具体算法。     

LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用?

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。     

LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。