基于推理的体系对抗条件下空袭目标优选方法

针对体系对抗条件下空袭目标选择缺乏不确定多要素分析能力和足够的自主推理能力,研究了空袭体系的基本作战样式,根据智能决策模拟系统需求,结合决策行为产生机理,建立基于区间数的综合推理模型,给出空袭目标优选规则,提出基于推理的体系对抗条件下空袭目标优选方法,最后给出一个仿真实例。实例结果表明,该方法可作为体系对抗条件下作战仿真系统的重要组成部分,为军事指挥员提供辅助决策支持。     

基于地域分析的智能空间决策支持技术

地域分析技术是作战指挥辅助决策的关键技术之一。详细介绍了基于多维战场环境条件下作战地域分析的智能空间决策支持系统的设计方法、系统结构、主要算法和实现。系统以军事地理信息系统、军用地图处理和态势信息系统为开发平台,设计过程中采用了联机分析处理、模型技术、数据挖掘、人工智能等辅助决策技术,实现了多约束条件下炮兵作战地域选择方案的自动生成和评估,提出了基于栅格元数据的地理信息表示模型、地域分析和评估模型、基于产生式规则的知识推理算法以及将模型、知识推理和实现方法紧密集成的决策支持模型,对基于地域分析的智能空间决策支持系统的系统结构和功能实现以及多层次决策支持技术进行了探索和研究。     

基于规则的CGF实体行为建模技术

CGF行为建模的目的是使行为模型能更好地体现出人类行为特征,提高作战仿真系统的可信性和科学性。在介绍CGF、CGF行为建模概念的基础上,对当前几种主要的CGF行为建模方法进行了比较,并分析了CGF行为模型的一般结构。构建了基于规则的CGF行为模型,重点对基于规则CGF行为模型的决策推理方法进行了研究。采用产生式规则方法对决策知识进行了描述,定义了决策推理过程中的3个要素:态势、动作、决策推理,并对其决策推理过程进行了研究。     

基于作战指挥规则图谱的辅助决策方法

作战指挥是保证作战胜利的关键,基于规则的作战指挥研究一直是研究的热点.通过构建作战指挥规则领域知识图谱,可以进一步解决当前基于规则的作战指挥辅助决策方法没有考虑规则关联性、可视化等问题.研究建立了作战指挥规则图谱的图数据模型,设计实现了相应的辅助决策路径搜索生成算法,并验证了其可行性,可以为基于规则的作战指挥提供参考.     

基于OKNN的目标战术意图识别方法

战术级意图识别为指挥员理解战场态势,制定接下来的作战计划提供辅助决策。意图识别模型的构建是态势分析过程中实体行为建模的难点之一。针对传统战术意图识别方法中战场态势不确定性的集成与传递,以及推理模板固化问题,在以获取目标动态作战知识用于解释敌方作战行动过程中行动要素的基础上,构建了目标战术意图推理框架;根据作战计划制定特点,提出了基于作战知识神经网络(operation knowledge neural network,OKNN)的目标战术意图识别方法。OKNN以空中目标群为单位,通过实时动态建立基于作战知识的实体片段集来增强模型推理的灵活性,模型基于经验的训练样本计划库,可动态自适应的调整目标战术意图空间分布结果,大大消减了不确定性的集成与传递。最后通过仿真实验验证了模型的有效性。     

结合词语规则和 SVM 模型的军事命名实体关系抽取方法?

抽取作战文书中的军事命名实体关系，是实现作战文书语义理解的一种有效方法。在分析作战文书中军事命名实体词语规则的基础上，提出了一种结合词语规则和 SVM 模型的军事命名实体关系抽取方法。首先，使用词语规则整合作战文书中连续出现的军事命名实体并抽取其关系，使其更加适合 SVM 模型。然后，使用 SVM 模型对传统规则模板难以使用的词窗、词性和距离等特征进行建模，抽取军事命名实体关系。实验结果表明，优先利用词语规则能充分提高 SVM 模型抽取军事命名实体关系的效果，与单纯使用 SVM 模型相比，准确率和召回率分别提高了8．73％和41．71％。     

模糊启发规则的防空作战智能指控系统决策

为提高防空作战智能指控系统决策效率,在充分考虑专家经验知识的基础上,利用模糊启发规则对智能指控系统决策模型中的规则和推理方法进行改进.通过对防空作战打击决策输出结果的编程计算,得到打击决策输出方案与实际作战决策结果一致.该方法可使模糊规则条数减少,输入向量和模糊矩阵的维数降低,推理计算速度加快,却不影响最终决策输出结果.     

坦克分队战术指挥辅助决策系统仿真

根据装甲兵部队作战任务特点,结合装备信息化后共享的战场态势,利用仿真平台设计开发了坦克分队战术指挥辅助决策系统,完成了系统的整体设计并进一步讨论了模型库技术与知识推理技术的设计与实现。系统采用IDSS框架,用人工势场法实现分队运动与火力分配,用FSM结合规则库实现知识推理,并在仿真试验中取得了良好的效果。     

炮兵火力决策专家系统

军事运筹学的特点是用数学模型精确地处理军事指挥中的决策问题,但军事指挥上许多问题很难定量化和数学化。本系统依靠人工智能技术和数学模型相结合的方法为炮兵指挥员在火力决策中提供专家水平的判断和决策。系统采用框架与规则结合的形式表示战场态势和军事专家知识,推理策略是目标驱动,利用元规则指导规则选择。系统根据输入的战场情况,自动推理、判断和决策,并解释所作出的判断和决策。系统用逻辑程序设计语言Turbo—PROL 实现。     

CRF与规则相结合的军事命名实体识别研究

作战命令的分词是作战指令自动化生成、文图转换等各种指挥自动化技术的重要基础。在作战指令进行分词处理的过程中,军事命名实体的识别是技术难点之一。命名实体是信息的主要载体,它的识别是军事信息抽取的关键。提出了一种基于CRF模型与规则相结合的命名实体识别方法,结合基本特征与外部词典特征,提高了实体识别效率;在后期进行规则优化,最终实现高效的命名实体识别。实验证明,该方法是行之有效的。能够成功解决命名实体的自动识别问题。     

基于双向启发式属性约简的战术决策建模研究

从预警机指挥引导的多机协同空战原则分析出发,针对超视距协同空战决策过程中的不确定性和不完备性问题,提出了一种不完备信息系统中的基于双向启发式属性约简的战术粗决策建模方法。首先考虑粗糙集决策过程中条件属性发生缺失或不确定的情况,根据扩展不完备信息概念建立了不完备决策信息系统的最优完备选择;其次基于分辨矩阵的属性约简算法,以属性频度的大小作为启发信息进行决策信息系统约简的双向选择,得出决策信息系统的最佳约简集合;然后依据使决策最有可能发生的原则,给出决策信息系统的最优选择,以该最优选择为代表提取出决策规则;最后根据软、硬杀伤结合使用的CGF实体超视距协同空战作战想定,建立了CGF实体综合战术决策模型,并通过作战决策实例对该方法的正确性和有效性进行了验证。结果表明：该方法能在作战态势信息不完备的情况下正确给出CGF实体综合战术行为。     

基于层次分析法的占领阵位方案优选评判方法

应用AHP法,分析了水面舰艇反潜作战中占领攻击阵位时影响任务完成的各因素以及各因素之间的关系,建立了各种占领阵位方案对各准则的优劣程度的层次结构模型,并进行了实例计算,给出了各种占领攻击阵位方案对总目标指标优劣决策排序.该评判方法对作战方案优化具有指导意义.     

Autonomous maneuver decision-making for a UCAV in short-range aerial combat based on an MS-DDQN algorithm

To solve the problem of realizing autonomous aerial combat decision-making for unmanned combat aerial vehicles (UCAVs) rapidly and accurately in an uncertain environment, this paper proposes a decision-making method based on an improved deep reinforcement learning (DRL) algorithm: the multi-step double deep Q-network (MS-DDQN) algorithm. First, a six-degree-of-freedom UCAV model based on an aircraft control system is established on a simulation platform, and the situation assessment functions of the UCAV and its target are established by considering their angles, altitudes, environments, missile attack performances, and UCAV performance. By controlling the flight path angle, roll angle, and flight velocity, 27 common basic actions are designed. On this basis, aiming to overcome the defects of traditional DRL in terms of training speed and convergence speed, the improved MS-DDQN method is introduced to incorporate the final return value into the previous steps. Finally, the pre-training learning model is used as the starting point for the second learning model to simulate the UCAV aerial combat decision-making process based on the basic training method, which helps to shorten the training time and improve the learning efficiency. The improved DRL algorithm significantly accelerates the training speed and estimates the target value more accurately during training, and it can be applied to aerial combat decision-making.     

态势估计中编队作战空间关系表示及其推理

空间关系表示及其推理是态势估计的基本问题。提出了海军编队作战空间的概念,分析了几种典型的空间形式并探讨了相应的描述方法,基于对B.Clarke空间理论的分析,针对两支编队海上作战的态势演变,提出了海军编队作战的区域拓扑关系、及其符号表示和推理的符号集合,并采用合理化的形式推导了空间区域的相加、相交、补集和全集等谓词推理运算,它将适用于构建海军编队态势估计的空间推理基础框架。     

舰空导弹模糊加权射击效能评估模型

为了给舰艇防空作战指挥决策提供依据,根据舰空导弹防空作战的特点,借鉴传统的作战效能评估方法,提出了用模型加权射击效能评估的方法来进行舰空导弹防空作战效能评估,建立了舰空导弹模型加权射击效能评估模型,并通过算例说明了作战效能评估中模糊权重的确定方法.提出的方法和建立的模型可作为构建舰艇防空作战指挥决策模型的基础.     

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。     

模糊Petri网在装备保障指挥决策中的应用研究

针对装备保障指挥决策的非结构化特点,结合模糊Petri网的基本理论,建立了一类装备保障指挥决策的模糊Petri网模型(ZYFPN).给出了模型中模糊推理过程的形式化推理算法,算法考虑了推理过程中的众多约束条件,包括命题在规则中的权重、变迁触发的闲值、规则的可信度以及多结论规则等.以装备保障配置地域转移决策为例,描述了从决策问题分析到ZYFPN模型建立,以及基于矩阵运算的决策推理过程的相关问题.应用这一模型,可以提高基于规则的装备保障指挥辅助决策系统的设计、分析和维护效率.     

基于HLA的坦克分队作战仿真

基于坦克分队战术综合演练仿真系统的研制,运用作战仿真建模方法,着重从坦克分队作战过程中的坦克分队的机动、侦察、交战损耗等问题出发进行研究,并建立了相应的仿真模型.实践证明,这些仿真模型效果逼真,精度较高,能较好地满足坦克分队作战仿真的需要,并可为以后分队作战智能化仿真研究提供一定借鉴.