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武器-目标分配(WTA)是防空作战指挥控制决策的核心环节之一.针对传统的多级分配模型效率低、动态性差的不足,通过叠加武器射击周期并增加分配轮次的方式对模型进行改进,使其能够更好地适用于目标数量多且实时性较强的防空作战场景.针对常用的WTA算法收敛慢、稳定性差的不足,求解过程采用KM算法以适应改进后动态模型的实时性要求.... 相似文献
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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。 相似文献
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武器-目标分配问题是一种NP问题。结合武器-目标分配问题的特点,提出了一种求解武器-目标分配问题的启发式方法。首先给定问题的初始解作为当前最优解,然后采用多点调整方法在当前最优解的邻域内搜索最优解,其后采用重复迭代策略逐步改进初始解,直到得到较好的近似解。实验研究发现,多点调整方法只是一种局部优化方法,由不同初始解出发获得的近似解对应目标值可能不同。把多起点策略、多点调整方法和重复迭代搜索策略相结合,可得到求解武器-目标分配问题的一种有效方法。实验结果表明,提出的启发式方法计算所得解的质量较高,是求解武器-目标分配问题的一种有效方法。 相似文献
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面向毁伤和目标价值动态变化条件下的大规模武器目标动态分配问题,提出了一种基于深度强化学习的武器目标分配求解方法。该方法采用双神经网络结构,基于武器目标分配目标函数设计了一套简单、直观的状态与奖励建模方法。通过仿真实验对所提方法进行了验证,结果表明,所提方法能够较快实现收敛,且整体毁伤和计算效率上优于基于粒子群的方法。所提方法能够有效应对毁伤概率和目标价值动态变化条件下的武器目标分配问题,说明了其良好的拓展性。该方法可应用于作战任务规划、仿真单元自动交火等场景下的武器目标分配快速求解。 相似文献
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武器-目标分配是防空作战指挥决策的重要内容之一,针对此问题大多数的研究都过多考虑己方的态势和有限的目标信息,对敌方目标意图的认知鲜有涉及,结合空中目标作战意图,提出一种意图驱动的防空动态武器-目标分配方法。考虑到敌机的行为对我方决策产生的影响,对采集到的敌机群数据,将专家经验封装为标签,训练融合注意力机制的双向长短期记忆网络(BiLSTM-attention)进行意图识别,根据敌方不同作战飞机的意图,以及敌机的被动属性、我方武器属性、战场环境信息和实时动态信息,提出了意图驱动的武器-目标分配模型(intent-WTA),使用费用流算法在较短的时间内准确获得最优的武器-目标分配策略,实验仿真结果表明,所提方法可以准确、高效地根据战场局势的动态变化进行武器-目标分配,满足防空作战的实战要求。 相似文献
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将多目标遗传算法NSGA-(改进的非支配排序遗传算法)应用于求解武器-目标分配(WTA)问题。首先,针对以往在建立防空型WTA问题的优化模型上的片面性,把WTA问题看做多目标优化问题,建立了综合考虑作战效能和防御效能的WTA双目标优化模型。然后在此基础上,研究和应用了NSGA-来求解WTA问题。最后由仿真算例验证了NSGA-在WTA问题中的应用可行性,表明了NSGA-可以快速地搜索到WTA多目标优化的Pareto最优解集,从而为求解WTA问题提供了一条有效途径。 相似文献
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在多无人作战飞机攻击隐蔽伪装目标的任务调度规划中,针对静态武器分配方法的不足,提出了一种目标可侦测度相关模型(TDRM),该模型体现了UCAV对不同目标的侦测能力与无人作战机群整体射击效率之间的联系.将基于混合概率分布的进化规划(EPBHPD)引入到对隐蔽伪装目标的攻击规划中,能在问题求解的精确性与实时性两者不断变化的... 相似文献
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应用蚁群优化算法(Ant Colony Optimization)求解多目标优化问题已经引起广泛关注,多目标火力分配问题的目标是求出一个合适的武器目标分配方案,使满足决策需要。建立了多目标火力分配的数学模型,提出一种基于指标的蚁群优化算法Indicator-Based Ant Colony Optimization),给出了算法的具体步骤。IBACO的核心思想是利用二元性能指标来引导人工蚂蚁进行搜索,由于该算法中的信息素是根据指标的值来更新的,通过奖励信息素可以强化最优解。仿真实验证明了该算法的有效性,在解决火力分配问题上,所提算法和蚁群优化算法相比具有较好的收敛性。 相似文献
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一般武器-目标分配问题,是使武器发挥最大效能而使目标遭受最大毁伤的最优化问题.遗传算法广泛用于解决最优化问题.提出一种具有贪心优化机制的局部搜索方法,以提高遗传算法的搜索效率,从而迅速找到全局最优解.应用于炮兵武器-目标分配问题的仿真试验结果表明,此算法比现有的其他搜寻算法具有更好的求解效率. 相似文献
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在雷达组网系统的多目标跟踪过程中,当目标数量过多时,由于传感器资源不足,无法使用传统传感器的管理方法进行资源分配,且运算时间过长,不满足工程实际需求。针对以上问题,提出了一种新的多传感器多目标跟踪任务快速分配算法,该算法将跟踪目标个数和跟踪目标精度作为优化目标,首先按照设定的分配准则对传感器进行一次分配,最大化跟踪目标个数;然后利用一种基于传感器排序的启发式传感器分配方法进行二次分配,通过控制跟踪目标的协方差水平,使目标的跟踪精度尽量接近期望值。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效快速地分配,既跟踪了更多的目标,又达到了期望目标的跟踪精度,并且在一定程度上控制资源消耗,减少系统的总耗能。 相似文献
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