武器系统概率指标的贝叶斯决策评定方法

剖析了武器系统试验工程领域中常用二项分布经典假设检验方法存在的问题,从贝叶斯决策思想和理论出发提出了概率指标评定的新方法,通过实例对比证明了贝叶斯决策评定方法有效解决了二项分布经典假设检验方法中存在的问题。     

基于NSGA-Ⅱ多目标优化的C2组织设计

把NSGA-Ⅱ算法用于求解C2组织设计问题.分析了C2组织设计常见处理算法在优化目标处理和算法流程两方面存在的问题,给出用NSGA-Ⅱ算法求解C2组织设计问题的算法设置.把NSGA-Ⅱ这样一种多目标优化算法引入C2组织设计问题,改变了以往研究此类问题时只能定义单个指标的情况,使领域专家能定义和研究新的优化目标.针对C2组织设计问题的特性做了调整后,实验结果数据表明NSGA-Ⅱ可以迅速地同时得到高质量和富有启发性的一群优化结果.     

C2组织结构的鲁棒性设计方法

介绍了C2(Command and Control)组织和C2组织结构,讨论了C2组织结构的鲁棒性设计问题.提出了基于粒度计算的鲁棒性组织结构设计方法,设计过程包括两个阶段:平台集粒化阶段和决策分层阶段,并给出了基于遗传算法的平台集粒化方法和鲁棒性组织结构的决策树优化模型.案例分析和对比试验表明方法具有较好的性能.     

防空旅指挥自动化系统Petri网决策组织结构

结合实战,在给出基本决策单元结构模型的基础上,依据战术原则建立了防空旅决策组织结构的Petri网表示模型,在决策单元的结构模型中信息处理分为四级:态势评估级(SA)、信息融合级(IF)、资源分配级(RA)、响应选择级(RS).就决策中同级决策组织结构分三种形式(集中式、分布式和混合式)进行了建模,并对三种形式进行了利弊分析,为防空旅C4ISR系统中决策组织结构的设计和分析提供了依据.     

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.     

与装备维修组织设计相关的几个问题

论述了建立装备维修组织过程中的主要活动及它们之间的关系。分析了国内外目前在该领域的研究状况。重点讨论了装备维修组织设计中任务环境、资源组成、资源分布、管理结构、维修专业组结构及资源动态决策等六个问题。     

二项分布贝叶斯假设检验方法

分析了二项分布贝叶斯假设检验方法及其存在的问题,从贝叶斯决策分析出发推出了新的二项分布贝叶斯假设检验方法,基于实例证明了新方法对原方法有改进,新方法适于在武器装备靶场试验中推广应用.     

分布式A2C2决策队设计

现代战争的特点是高度的分布式协同作战。面对瞬息万变的战场需求 ,完成分布协同作战的指挥自动化系统 ,就必须能够自动适应战场需求变化 ,不断改变指挥系统组织结构。因此 ,实现指挥自动化系统的中心工作是建立 C2系统自适应变结构决策队组织。论述了建立自适应分布式指挥决策组织结构的有关问题 ,研究了在分布式条件下 ,自适应 C2决策队结构的设计。     

基于分层强化学习的联合作战仿真作战决策算法

如何对复杂装备体系进行有效的认知决策,一直以来都是联合作战研究领域中的热点与难点,采用一种具有较强适应性的决策算法,对于应对战场突发状况具有重要意义.通过结合近端策略优化和分层强化学习,提出了一种基于分层强化学习的联合作战仿真作战决策算法,以空地一体化联合作战为背景进行作战想定,结合自主设计的作战原型系统,分析了武器装备体系作战决策流程,对分层强化学习的层次结构、奖励函数的设计、决策网络结构和训练方法进行了详细说明.通过自主开发的仿真平台对算法的有效性进行验证,为联合作战中指挥决策的适应性机制问题提供较为有效的解决方法和辅助参考价值.     

适应性兵力组织设计方法与应用研究

在建立兵力组织分层定量描述的基础上,研究了设计适应性兵力组织的关键技术,提出了一种适应性兵力组织设计建模框架.建立定量模型和优化算法,可以辅助不同层次的指挥员快速完成使命计划生成、兵力裁剪和组织结构的设计与适应环境变化,设计高效的兵力组织完成使命.最后,讨论了适应性兵力组织设计工具AAOD-Tools的设计与开发.     

在TMS320C6201上实现时延神经网络目标识别算法

本文介绍了一种基于TMS32 0C6 2x的软件设计方法 ,在TMS32 0C6 2xEVM板上实现了宽带毫米波雷达目标时延神经网络识别算法 ,通过程序验证 ,取得了比较好的处理效果。     

逼近理想灰关联投影多目标决策的点迹-航迹关联算法

点迹-航迹数据关联是多目标跟踪的重要组成部分。将多目标决策思想和灰关联分析方法引入点迹-航迹关联的研究,提出了一种基于逼近理想灰关联投影多目标决策的点迹-航迹数据关联算法。仿真实验表明,该算法在密集多目标情况下有一定的实际应用价值。     

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.     

网络化作战C2组织结构的一种分析设计方法

网络化作战条件下,传统的层次型C2组织限制了组织成员之间的信息交互,难以适应复杂多变的作战环境,影响了系统整体作战效能的发挥。通过分解单个组织节点智能体(Agent)的行为过程,结合网络化作战的概念,在引入信息流、指控流因素情况下,研究在网络化作战中C2组织结构网络,并在分析组织网络探测信息/指控命令的传输和处理的基础上,提出了一种C2组织结构设计方法。该方法充分考虑了网络化作战探测信息共享以及指控命令协同,并将网络化作战C2组织的最优设计问题转化为C2组织网络中探测信息和指控命令的最小费用最大流问题。     

决策树知识表示的多故障源搜索算法研究

在深入研究产生式规则知识表示的基础上,运用决策树知识表示方法,完成故障诊断专家系统的知识库设计,对传统的单故障源决策树搜索算法进行了改进,解决了相同故障现象的多故障源连续搜索和定位问题,提高了推理机单次故障诊断的定位率和搜索效率,缩短了故障诊断专家系统的诊断时间。     

基于遗传算法反舰导弹航路规划研究

航路规划作为提高反舰导弹作战能力的重要措施,目前正逐渐被反舰导弹所应用。结合反舰导弹自控飞行特点,系统分析航路规划过程中各个航路点的约束条件,并运用遗传算法进行数学建模和计算机编程,顺利实施了导弹航路的最优求解和航路的自动标绘,为指挥员实施导弹攻击提供辅助决策。     

中远距协同空战多目标攻击决策

根据先进战斗机的技术特点和中远距协同空战发展方向,提出一种基于先敌发现、先敌发射、先敌摧毁能力的空战态势分析模型。同时,将并行遗传算法与分布估计算法相结合的并行分布遗传算法应用于上述模型,给出了求解多目标攻击决策问题的算法。最后利用具体算例进行仿真验证。结果表明空战态势分析模型能够较为准确地描述中远距多机协同空战,采用的算法具有较好的可行性和实时性,为中远距多机协同空战的多目标攻击决策提供了新的思路和方法。     

兵力组织适应性设计问题研究

构建适应战场环境的兵力组织是提高我军战场对抗优势的重要途径。针对兵力组织的适应性设计问题,从兵力组织的描述方法、适应性设计方法和效能评估方法 3个方面梳理了国内外的研究现状。其中,兵力组织描述方法包括计算数学组织理论、图论和网络、多Agent系统、Petri网和信息理论;兵力组织适应性设计方法包括基于三阶段思想的适应性设计方法、基于粒度计算思想的适应性设计方法和基于扩展三阶段思想的适应性设计方法;兵力组织效能评估方法包括理论评估方法和实验评估方法。对涉及的各种组织描述方法、适应性设计方法和效能评估方法进行了详细的分析介绍,并总结了当前研究存在的不足。     

按优先级分层网络路由算法

讨论了 C3I通信子网的路由算法。在提出了通信延迟量概念基础上 ,考虑到 C3I通信子网各站点的通信重要度不同 ,提出了一种路由算法。从军事指挥体制及区域划分出发 ,文中还给出通信子网采用分层管理的路由计算方法。本算法对C3I通信子网的管理设计有参考价值     

舰船水消防系统战斗损伤的智能重构决策与应用

针对当前舰船水消防系统监控点信息孤立、智能化决策程度不高的问题,构建了基于节点的水消防系统功能逻辑模型,提出了基于战斗损伤的水消防系统破损隔离重构使用智能决策算法,并据此开发了水消防智能监控系统。案例对比计算和系统测试检验的结果表明,该智能决策算法以及智能监控系统可以有效提升分析决策的速度和精度,显著提高指挥控制的效率,为水消防系统的战斗破损使用提供有效的支撑。