动态WTA问题的混沌人工鱼群算法

针对不同作战平台上多个武器单元对一批目标进行射击时的武器目标分配问题,建立了该问题的数学模型。采用混沌人工鱼群算法对动态条件下的武器目标分配问题进行求解,并设计一个实例进行仿真实验。仿真结果表明,在时间约束条件下该算法较遗传算法更具优越性,验证了混沌人工鱼群算法用于动态武器目标分配的有效性。     

基于纳什均衡的动态目标分配策略研究

动态武器目标分配(dynamic weapon target assignment,DWTA)问题是军事运筹学研究的重要理论问题,也是作战指挥决策中迫切需要解决的现实问题。DWTA问题不能使用静态武器目标分配(static weapon target assignment,SWTA)的动态规划方法来解决。在考虑攻防双方武器系统损耗的基础上分析了DWTA模型,分析结果表明DWTA问题可以尝试用博弈理论解决。最后以实例加以说明。     

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。     

基于小生境蝙蝠算法的联合远程打击武器目标分配问题建模与求解

针对联合远程打击作战筹划中武器目标分配问题,使用数学建模与仿真分析相结合的方法,研究了联合远程精确打击武器目标分配基本原则,构建了武器目标分配问题的多目标优化数学模型;对目标函数和约束条件进行处理,将该模型转化为单目标优化问题;提出了一种结合小生境淘汰思想的改进蝙蝠算法,用来求解武器目标分配的近似最优解。实验分析表明:该算法能够有效改善蝙蝠算法的收敛特性,适用于联合远程打击作战武器目标分配问题的求解。     

改进遗传算法在防空武器目标分配中的应用研究

针对传统方法在防空武器目标分配时仅考虑双方态势优势的问题，建立了基于综合射击优势和目标威胁度的武器目标分配数学模型，并使用改进遗传算法对该模型进行了求解。该算法相比传统遗传算法主要进行了以下改进：采用排队选择和轮盘赌选择结合的选择方法，采用子代个体部分替换或不替换双亲的方法，采用了自适应变异概率等。并在Matlab环境下进行了仿真，且和传统算法进行了对比，仿真结果证明该算法改进合理，对地面防空火力分配决策研究具有一定的参考价值。     

粗糙集理论在坦克武器火力分配中的应用

利用粗糙集理论及规划模型相结合的方法处理火力分配问题.将射击方案的效果作为决策属性,依据已有数据或作战经验根据粗糙集约简的概念挖掘射击规则,并取总体效果为规划模型的优化目标,运用定性与定量的方法解决了火力分配问题,较好地克服了一般数学模型存在的缺陷,为实时地解决现代战争中坦克武器火力分配提供了方法.     

基于改进NSGA-III算法的动态武器协同火力分配方法

针对防御场景下的动态武器协同火力分配问题,将其转化为多目标约束组合优化问题,在考虑资源约束、可行性约束的前提下,以我方损失最小、消耗资源最小为原则,对敌方目标造成最大的伤害.基于此,在NSGA-III算法的基础上提出基于A-NSGA-GKM算法的动态武器协同火力分配方法,通过遗传K均值聚类算法对初始参考点进行自动分组聚类,用聚类中心代替原参考点,引入基于惩罚的边界相交聚合函数代替原垂直距离,进一步提升原始算法的收敛性能,引入自适应机制保证优秀的解结构.最后,通过实验仿真表明所提优化算法具有较高的收敛性,该方法能够有效地解决动态武器协同火力分配优化问题.     

提高步战车运动中对空目标指示精度的方法和实现

针对步兵战车根据空情信息人工搜索空中目标困难的问题,介绍了步兵战车武器控制系统的一般结构和工作原理,提出了一种借助现有武器控制系统,通过改进系统软件实现目标指示自动化的方案,给出了动态条件下利用导航参数求取车体坐标系中目标方向角,和通过位置环控制器设计,提高系统指示精度和快速性的方法,并在实践中证明了该方案和方法的有效性,为解决步兵战车对空防御能力弱的问题,提供了一种可行的技术途径.     

动态武器目标分配问题的马尔可夫性

动态武器目标分配(weapon target assignment,WTA)问题是军事运筹学研究的重要理论问题,也是作战指挥决策中迫切需要解决的现实问题。在对动态WTA问题进行描述分析的基础上,运用随机过程理论证明了动态WTA过程的马尔可夫性;给出了该马尔可夫决策过程的状态转移概率的解析表达式,并对其状态特点进行了简要分析。研究结果可以为动态WTA及相关问题的研究提供理论和方法依据。     

有无组织的WTA与射击效率分析

武器目标分配WTA(Weapon-Target Assignment)问题一直是军事运筹学和管理科学研究的难题之一.以水面舰艇编队对空防御问题为背景.通过解析和仿真的方法研究静态和动态条件下有组织与无组织的武器目标分配问题,并对射击效率进行比较.结果表明:在静态WTA中,无论按"期望值"还是"概率值"作为射击效率的评判标准,有组织目标分配比无组织目标分配要好,而在动态目标分配中,考虑双方的策略,无组织目标分配并不次于有组织目标分配.     

基于马尔柯夫过程的武器系统目标分配问题决策分析

将防空作战中武器系统目标分配决策作为一个在动态随机系统中实现最优化的问题,并用马尔柯夫过程理论进行建模分析,提出新的算法并运用Matlab编程;通过对实行不同策略时武器系统长期平均效能的分析比较,指出在目标分配问题上仅靠原有的静态线性规划决策方法是不够的,还必须考虑动态随机对抗过程本身的特性.     

合成分队动态武器目标分配协同决策模型

针对合成分队地面作战特点,提出了一种动态武器目标分配的协同决策模型,该模型基于一种自适应决策中心的协同决策体系结构,以战场信息共享为核心,实现动态火力协同优化分配。提出了针对战场应急目标的一种快速火力分配方法,提高火力整体打击效率的火力适度分配优化方法,适应战场态势动态变化的anytime终止控制方法。仿真实例表明,该模型能够满足合成分队火力动态分配的需求,提高动态武器目标分配决策的合理性和科学性。     

把目标威胁纳入性能指标的目标分配方法

武器系统目标分配是作战指挥中的一个重要问题。提出了把目标威胁纳入性能指标,建立在马尔可夫动态系统输入过程最优化基础上的目标分配方法     

目标选择优化模型及算法

提出了可用于大威力武器火力分配的目标选择优化模型及算法。内容包括：问题的数学描述、问题的等价变换与分解、问题求解的动态规划算法和不同算法的计算次数比较。     

最大生存概率下的编队防空目标分配研究

为研究编队目标武器分配方法,分析了编队防空体系在作战过程中武器系统火力单元状态、分配决策矩阵和目标序列状态的动态更新形式,建立了以编队生存概率最大为最优函数的动态目标分配优化模型。描述了仿真环境,运用不确定目标序列对分配过程进行了仿真。结果表明,所建立的模型能够反映实际情况,得到的关于集火、转火射击和优先分配策略对模型的工程应用具有实际指导意义。     

基于二人有限零和对策的防空兵火力分配方法

为了优化防空作战过程中火力分配问题,使射击达到最佳效果,运用对策论、线性规划等理论方法,采用对策矩阵建立了防空火力分配的线性规划模型,并通过计算示例和计算机仿真初步预测了敌方的空袭兵器使用情况和我方相应的兵力分配对策。该模型建立的防空火力分配方法较好地满足了要地防空装备的战术应用问题,对提高作战效能具有一定的参考价值。     

基于贝叶斯混合博弈的空袭火力资源分配决策模型

从博弈论的角度出发研究空袭火力资源的分配问题,针对空袭编队和防空火力单元攻防对抗过程中存在的不确定性、静态性以及动态性,建立基于贝叶斯混合博弈的空袭对抗火力分配模型。通过构造贝叶斯混合博弈树,采用逆向回溯法分别建立不同的博弈分析模型,利用混合粒子群算法求解那什均衡。仿真结果表明:以博弈论为背景研究空袭作战火力分配问题,符合真实的作战坏境,有效性好,有较高的理论应用价值。     

一种基于蚁群算法的准动态防空武器分配算法

武器目标分配问题是一个典型的限制组合优化问题,旨在得到在整个防御阶段中针对目标函数的最优武器分配方案。分配算法主要分为静态和动态两大类。针对传统静态分配模型中存在的几点问题,提出了基于时间窗的准动态武器目标分配算法,该算法综合考虑拦截概率、拦截时间和武器耗费多个优化指标,并将该算法推广至多类防空武器的优化分配中。通过大量实验验证,该算法在性能、时间复杂度等方面均有较大优势,并且能较好地适应战场态势的变化,及时调整分配方案,具有很好的实用性。