某型电源装备虚拟训练系统的综合评判模型

针对某型电源装备训练及业务能力不易准确评估的问题,以某型电源装备为具体研究对象,研究设计了适用于该电源装备的虚拟训练系统,提出一种基于组合赋权和模糊灰色聚类相结合的综合评价新方法。首先基于层次分析法(Analytical Hierarchy Process,AHP)、熵权法分别计算指标的权重,再通过组合赋权法将上述两种权重重新组合,消除主观和客观确定权重时所带来的不确定性因素影响。其次针对评价指标中包含的灰色信息,引入模糊灰色聚类算法,解决了模糊评判矩阵不易构建的问题。最后通过实例验证了该综合评判模型的有效性。     

虚拟装备操作训练的综合评价模型研究与应用

针对目前虚拟操作训练的评价方法中均未考虑指标的模糊性和随机性问题,引入正态云模型理论,提出了基于层次分析法、熵权法的云模糊综合评价模型,实现对虚拟训练过程的全面评价。通过对虚拟装备操作训练的标准操作流程分析,给出了虚拟操作训练综合评价指标体系;利用层次分析法和熵权法确定指标权重,减少了主观因素对权重分配的影响,并以云模型和模糊综合评价相结合的方法建立云模糊综合评价模型,降低了评价指标的模糊性和随机性对结果的影响。最后通过实例仿真验证了模型的有效性,结果表明该模型能对操作人员的操作水平进行客观全面的评价。     

面向作战决策智能体的融合赋权评估方法

在兵棋等对抗性作战实验环境下,通过使用基于强化学习方法训练的智能体进行仿真推演,能够检验作战决策效果,达到辅助决策的目的。针对当前作战决策智能体评估往往采用胜率这一单一数据指标的局限,提出了一种基于融合赋权的综合评估方法。通过构建涵盖作战决策有效性、作战意图实现性、作战环境适应性、智能体训练效率、智能体训练体系和智能体训练方法等技战术效果指标的评估体系,然后使用主客观方法对不同类型指标进行赋权,再根据指标性质将权值融合进入评估体系,实现基于融合权重的智能体决策效果评估。构建了陆上合成分队进攻作战场景,利用该方法对6个智能体进行评估验证,能够获得智能体的综合排名,有效避免了单一指标的评估局限。该方法对作战决策智能体评估提供了新的思路,符合作战环境需要,具有一定的应用价值。     

训练空域管理安全性的灰色综合评价

为改善军事飞行训练的安全水平,提出一种空域管理的安全性评价方法。在该方法中,通过问卷调查与统计分析,建立了军事飞行训练的空域管理安全性评价指标体系;通过信息熵的专家群组灰色聚类方法实现评价标准的授权;在评价指标赋权基础上,采用灰色综合评估法进行军事飞行训练的空域管理安全性评价。实例分析表明,所提出方法可对军事飞行训练的空域管理安全性进行评价,能够得出较为符合实际的评价结果,从而验证了方法的有效性和可行性。     

基于变权TOPSIS法多属性威胁评估与任务调度

多机多目标协同空战模式下,针对动态空战态势信息的实时威胁评估和攻击任务调度问题,首先提出了空战威胁评估指标,将各评价指标相对优属度作为决策矩阵,建立基于多属性决策的优势评估模型。基于熵权法确定目标属性客观权重,基于群组AHP法确定目标属性主观权重,目标属性主客观权重进行融合得到组合权重。然后建立能够全面反映多因素对最终评估影响的变权TOPSIS多属性决策模糊威胁评估模型,并阐述了变权TOPSIS方法的计算步骤。利用蚁群算法进行任务调度。最后给出实例,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于组合赋权和云模型的部队管理绩效评价方法

针对部队管理绩效影响因素复杂,难以客观定量评价的问题,从权重确定和评价方法选择两个方面进行改进和完善研究。为避免信息的丢失和扭曲,提出了一种组合赋权法来确定指标权重,并将云模型引入到部队管理绩效评价,从而建立了基于组合赋权-云模型的评价方法,通过与模糊综合评价的结果对比,验证了该算法的可行性和有效性。     

防空武器系统总体效能的灰色层次评价模型

以某型防空导弹为例,首先建立防空武器系统总体效能评价指标,并采用效用函数法进行指标量化。在此基础上,采用AHP法和Dephi法确定权重系数,采用灰色方法计算综合评估值,从而建立一种综合灰色系统理论、AHP法和ADC法三者优点的灰色层次评价模型。最后对该型防空导弹进行仿真分析。结果证明,灰色层次评价法较AHP法和ADC法具有更大的合理性。     

基于“综合赋权”模糊物元模型的机场运行安全评价

为了保证机场运行安全,防止事故的发生,依据模糊物元分析理论,结合机场运行安全评价指标体系,构建了基于综合赋权的机场系统模糊物元安全评价模型。在该模型中,通过层次分析法和熵值法主客观综合所确定的权重,为指标体系进行线性加权,实现综合赋权,从而将计算得到的综合权重用于模糊物元建模与评价。实例分析结果表明,该模型步骤简单,过程科学合理,并兼顾了主客观因素的影响,评价结果总体反映了机场的真实安全水平,也为机场安全的科学评价提供了新思路。     

防空兵战场控制能力评价模型

为了理解防空兵战场控制系统,分析影响战场指挥能力的因素,建立防空兵战场控制能力模型.将战场控制能力因素转化为量化指标,建立模型主要包括流程分析、指标体系建立、组织因素量化、权重计算等,运用AHP法、幂指数法建模计算,最终得出评价模型.为防空兵群战场控制能力评价提供了一种科学方法,从而便于实施防空兵群控制水平分析和战场控制资源效能分析.     

基于云重心评判法的炮兵指挥训练水平评估*

炮兵指挥训练水平指标体系中,既有精确数值型表示的,又有语言值来描述的,给评估指标的数据处理带来了一定的困难。云重心评判法能较好地处理该类既有定性指标,又有定量指标的综合评价问题。构建了炮兵师(旅)指挥训练水平评估体系,详细介绍了运用云重心评判法来实现炮兵指挥训练水平评估的具体步骤。结合指挥决策指标体系实例,验证了该方法的有效。该方法具有一定的推广意义。     

Knowledge-oriented modeling for influencing factors of battle damage in military industrial logistics: An integrated method

Modeling influencing factors of battle damage is one of essential works in implementing military industrial logistics simulation to explore battle damage laws knowledge. However, one of key challenges in designing the simulation system could be how to reasonably determine simulation model input and build a bridge to link battle damage model and battle damage laws knowledge. In this paper, we propose a novel knowledge-oriented modeling method for influencing factors of battle damage in military industrial logistics, integrating conceptual analysis, conceptual modeling, quantitative modeling and simulation implementation. We conceptualize influencing factors of battle damage by using the principle of hierarchical decomposition, thus classifying the related battle damage knowledge logically. Then, we construct the conceptual model of influencing factors of battle damage by using Entity-Relationship approach, thus describing their interactions reasonably. Subsequently, we extract the important influencing factors by using social network analysis, thus evaluating their importance quantitatively and further clarifying the elements of simulation. Finally, we develop an agent-based military industry logistics simulation system by taking the modeling results on influencing factors of battle damage as simulation model input, and obtain simulation model output, i.e., new battle damage laws knowledge, thus verifying feasibility and effectiveness of the proposed method. The results show that this method can be used to support human decision-making and action.     

炮兵指挥系统模拟训练评估模型及其实现方法

炮兵指挥自动化系统模拟训练器可提高训练效率,节省训练成本,但目前在训练评估方面缺乏全面、科学、有效的手段.根据模拟训练器的主要训练内容和训练特点,提出了人工评判和计算机自动评判两种方法,能满足不同训练科目的评估需要.通过深入分析训练评估中的考虑因素,给出了综合评判的数学模型和实现途径,对于相关系统的开发具有较好的参考价...     

A cooperative interference resource allocation method based on improved firefly algorithm

To deal with the radio frequency threat posed by modern complex radar networks to aircraft, we researched the unmanned aerial vehicle (UAV) formations radar countermeasures, aiming at the solution of radar jamming resource allocation under system countermeasures. A jamming resource allocation method based on an improved firefly algorithm (FA) is proposed. Firstly, the comprehensive factors affecting the level of threat and interference efficiency of radiation source are quantified by a fuzzy comprehensive evaluation. Besides, the interference efficiency matrix and the objective function of the allocation model are determined to establish the interference resource allocation model. Finally, A mutation operator and an adaptive heuristic are integtated into the FA algorithm, which searches an interference resource allocation scheme. The simulation results show that the improved FA algorithm can compensate for the deficiencies of the FA algorithm. The improved FA algorithm provides a more sci-entific and reasonable decision-making plan for aircraft mission allocation and can effectively deal with the battlefield threats of the enemy radar network. Moreover, in terms of convergence accuracy and speed as well as algorithm stability, the improved FA algorithm is superior to the simulated annealing algorithm (SA), the niche genetic algorithm (NGA), the improved discrete cuckoo algorithm (IDCS), the mutant firefly algorithm (MFA), the cuckoo search and fireflies algorithm (CSFA), and the best neighbor firefly algorithm (BNFA).     

基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。     

基于多级模糊综合评判法的指挥模拟训练效果评估?

针对指挥模拟训练效果评估的方法进行了研究，通过定量分析的方式将多级模糊综合评判法引入到对指挥员训练效果的评价中，在分析指挥员指挥能力构成的基础上建立起了指挥模拟训练效果评估指标体系，并构建了指挥模拟训练效果评估基本模型。最后，通过算例对模型进行了总体验证，取得了与实际结果相一致的结论，能够有效对指挥员指挥模拟训练效果作出科学客观的评价。     

炮兵指挥信息系统综合训练质量评估

针对炮兵指挥信息系统综合训练质量评估的复杂性,按照"三位一体"的原则,全面考虑评估目的、被评对象特点、评估方法三者之间的协调一致性,采用了多级模糊综合评价方法与因子分析法相结合的组合评价方法,既实现了对训练质量的量化评估排序,又查找分析了影响综合训练质量的因素,经实例验证可行有效。     

武器系统训练质量综合评估研究

探讨了武器系统训练质量综合评估的方法。综合考虑平时训练成绩和演习考核成绩，从静态和动态2个方面入手分析了武器系统训练质量的影响因素；以某炮兵武器系统为例，建立了综合评估指标体系；运用多级模糊综合评判法实现了对某炮兵武器系统营训练质量的综合评估。     

基于FAHP-GP的装备调配保障决策模型

分析了装备调配保障决策的主要流程、影响因素和基本模式;根据装备调配保障决策的特点和装备调配保障所面临的实际问题,将模糊层次分析法与目标规划法相结合,构建了装备调配保障决策模型,较好地解决了装备调配保障需求与资源之间的矛盾。最后,以某装备的调配保障决策为例,给出了该模型的求解方法和结果,验证了模型的可行性和有效性。     

大规模 MIMO系统中用户分层变长时隙分配方法研究

大规模MIMO系统时分双工模式中分配的物理时隙长度是固定的,不能根据不同时长的信道相干时间灵活地调整长度,二者长度的不匹配导致部分时频资源的浪费,因此系统的总体容量不能达到最优。针对此问题本文提出一种用户分层变长时隙分配方法,即根据不同终端的移动性对终端进行分层,并为不同层中的移动终端灵活地分配不同时长的物理时隙,使物理时隙长度与移动终端所对应信道的相干时长相匹配,从而减少时频资源的浪费,提高了资源利用率。同时,避免了低速移动终端过频繁的信道估计,降低了信道训练序列开销,使系统的总体数据容量得到很大的提升。实验仿真结果验证了本文所提方法的有效性。     

多机协同目标与火力资源分配

在协同空战中,快速正确的空战决策是己方战机少受敌方伤害并取得战争胜利的前提。目标与火力资源分配是决策过程的重要部分。多机空战与单机空战相比有明显的不同,不同之处是面临多个敌方目标,根据我方资源最优分配作战对象和火力,基于遗传算法实现了两种算法的有人无人目标与火力资源分配。仿真结果表明,带有毁伤概率门限的算法既节省火力资源又快速有效。