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。     

基于粗糙集-神经网络编队协同空战决策系统

为了提高空战决策的实时性和准确度,将粗糙集理论和神经网络引入到编队协同空战战术决策研究中,提出了应用SOM网络-粗糙集-BP网络集成进行编队协同空战战术决策的方案:应用SOM网络离散化决策系统输入数据的连续属性值;利用粗糙集数据分析方法,从数据中提取出规则将输入映射到输出的子空间上;在这个子空间上用BP网络进行逼近.2:4编队空战实例仿真结果验证该方案的可行性,在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它空战决策系统.     

多无人作战飞机编队空战智能决策方法

针对多无人机编队空战战术决策问题,提出了基于案例推理(CBR)和规则推理(RBR)的战术决策方法。在剖析战术决策案例特征的基础上,设计了一种基于框架结构的案例表示方法,并引入结构相似度和云模型理论以改进传统的最近邻检索算法。最后,借用基于案例推理和规则推理设计的战术决策GUI界面,能够快速地从库中检索出与当前空战态势最匹配的战术决策源案例,仿真结果证明该方法具有较好的有效性。     

基于模糊Petri网编队协同战术决策

为了解决在不确定环境下编队协同空战战术决策问题,将Petri网理论引入到编队协同空战分析中,依据决策规则的模糊性,结合具有图形描述能力的Petri网,提出利用模糊Petri网对编队协同空战战术决策进行建模,并对模型进行了仿真分析。仿真结果表明模型能够提高编队协同空战战术决策的智能化和自动化程度。     

基于DRL与微分对策的无人机空战决策研究

随着无人机战场环境越来越复杂,空战对抗将逐渐成为主要的一种无人机作战方式.为了能够确保我方无人机在快速演变的战场态势下抓住先机、精确决策、快速致胜,需要根据实际作战环境、作战样式,建立无人机和环境进行交互的规则、无人机空战对抗中采用的战术使用规则,并结合规则,通过智能决策算法,达到提升无人机空战对抗胜率的目的.提出一种结合微分对策(Differential Games,DG)的深度强化学习方法(Deep Reinforcement Learning,DRL)解决此问题,利用深度强化学习的智能决策性以及微分对策的准确机动性,实现战术决策到机动决策.最后以空战对抗1V1为例,对提出的方法进行验证,结果证明方法可行有效.     

智能化战机编队指派的战术匹配寻优算法

战机编队指派是空战指挥决策的重要一环,属于多属性决策优化问题。为提高空战指挥的自动化水平,设计了一种智能化战机编队指派的战术匹配寻优算法。首先分析了战机编队空战优势的估算方法;然后提出了战机编队指派的初步匹配方法,该方法通过战术匹配得到满足编队级最小空战优势要求的,能够覆盖最多目标编队的初步指派方案;最后设计了基于自扰动蚁群算法的战机编队指派寻优算法,该算法针对未分配战机寻找能够使己方战术价值总和最大化的战机编队指派方案。对战机编队指派的初步匹配结果和自扰动蚁群算法寻优结果进行合成得到最终的战机编队指派方案。示例验证了该方法能够得到与空战指挥员经验一致的战机编队指派结果,而且具有较好的实时性。     

粗糙集理论的电子设备诊断规则提取

为了解决现有诊断规则提取方法中的不一致性问题,得到具有良好适应能力和最大匹配能力的诊断决策规则,结合电子设备故障征兆特点,提出一种基于粗糙集的电子设备故障诊断规则提取方法.该方法先对原始数据进行预处理,形成决策表,用粗糙集进行属性约简和值约简,最后提取诊断决策规则,并对诊断规则进行评价.通过实例分析表明,该方法能提取出具有一定泛化能力的诊断规则,在故障诊断中能够提高诊断决策规则的匹配效率.     

基于模糊贝叶斯网络的UAV中远距空战战术决策

针对无人机中远距空战战术决策时决策环境的不确定性和决策实时性问题,提出了基于模糊贝叶斯网络的无人机中远距空战战术决策方法。研究了无人机空战过程,对影响战术决策的主要因素进行分析建模,构建了战术决策的模糊贝叶斯网络。最后,利用模糊集合理论对连续型态势变量进行变参数模糊化,并输入战术决策网络进行推理,对该决策方法的正确性、实时性以及在不确定环境下的有效性进行仿真验证。     

基于粗糙集理论的军队代储应急物资品种选择

从军队对应急物资的需求特点及应急物资的特征属性出发,构建了军队代储应急物资品种选择的指标体系。在此基础上,通过部队调研和专家经验获得了一组军队代储应急物资品种选择的样本数据并形成了决策表,运用基于可辨识矩阵的属性频率约简算法对决策表进行属性约简,并对约简属性集进行属性值约简,提取出军队代储应急物资品种的选择规则。提取的规则简洁合理,能够为军队代储应急物资品种选择提供决策支持。     

粗集支持向量机的战斗机空战效能智能评估

根据现代空战特点,选取了战斗机的空战效能评估指标集,并采用粗糙集理论对指标体系进行约简,提取对空战效能影响起关键作用的特征参数,消除冗余信息,减少了支持向量的维数。支持向量机(SVM)具有结构简单、全局最优、泛化能力强的优点。根据所提取的特征参数,文中提出采用回归型支持向量机(SVR)建立空战效能智能评估模型。并通过实例与指数法和BP神经网络法计算结果进行了比较,验证了该模型的可行性和有效性。     

战时不完全信息战术导弹需求量预测方法

针对传统方法难以实现战时信息不完备条件下导弹需求量预测的问题,提出了一种基于粗糙集的战术导弹需求量预测方法。在对战术导弹需求量影响因素分析的基础上,建立了战术导弹需求量预测不完备决策信息表。利用相容关系对不完备决策信息表中对象分类,并采用差别函数方法求解各对象的相对约简,从而获取战术导弹需求量的最优广义规则集。算例验证了方法的有效性。     

基于证据熵对不确定性度量的决策表约简

知识约简是粗糙集理论的核心内容之一,产生的粗糙决策规则往往具有一定的不确定性.在变精度粗糙集的基础上,本文构造了符合证据理论框架的一组焦元,利用基本概率分配函数计算了证据的总体信息熵,度量了决策表的不确定性;以该度量作为启发信息,给出了决策表的启发式知识约简算法.计算实例表明了本文方法的有效性.     

坦克搭乘输送平台海上射击目标决策方法

通过粗糙集方法分析影响坦克对岸滩目标射击效果的各种因素,建立坦克搭乘输送平台海上射击的知识表达系统,将射击效果作为决策属性,将已有数据或作战经验作为条件属性,依粗糙集理论方法挖掘射击决策规则,最后约简得到一些简单的射击决策规则,为单坦克射击决策提供依据。     

人工智能在火控系统中的应用

研究了空战时的决策问题,并对人工智能技术用于空战中机动目标的战术机动决策模拟做了尝试,讨论了计算机控制机动目标的战术机动决策逻辑的设计方法,同时也进行了数字仿真。     

基于规则推理的海战仿真实体决策方法

研究在海军战术仿真中应用基于规则推理的方法实现作战实体的自主决策行为,该方法用决策规则描述作战实体决策时所依据的军事决策知识,通过对决策规则的推理实现决策作战实体的决策推理过程.分别介绍了作战实体的决策模型、决策规则的知识表示方法以及决策模型的决策推理方法.基于规则推理的海战仿真实体决策方法推理机制接近人类的思维方式,结构逻辑容易为军事人员所掌握,易于理解和维护,便于实现.     

协同空战的最小共享信息集

首先提出了最小共享信息集的概念。然后 ,提出了作战飞机的智能系统模型。从它入手 ,分析了协同空战的信息 ,提出了确定协同空战的最小共享信息集的事件法 ,并应用信息论证明了事件法的确能够减少通信的信息量。在上述基础上 ,确定了超视距空对空协同作战的最小共享信息集 ;仿真结果验证了它的合理性     

基于粗糙集的空袭目标威胁评估排序

通过对影响空袭目标威胁排序因素的分析,针对定性与定量因素并存的情况,提出利用粗糙集理论进行威胁排序的方法.将已有决策表转化为成对比较表,利用优势属性集来推理决策规则,从而确定各目标的排序.案例表明此方法有效地解决了空袭目标威胁排序中的如何处理不确定信息的问题,大大提高了决策的准确性和客观性.     

粗集理论在目标识别信息处理中的应用

为提取传感器获得的较粗糙的原始信息,运用粗集理论进行目标识别信息的处理,提出了一种采用关系表存储原始信息,通过简化关系表删去冗余信息,从而达到提取有用信息的处理方法.根据此方法,实例中通过对生成的规则进行优选,得到了简单准确的目标识别规则.此理论在信息处理中的应用,较好地满足了目标识别中原始信息处理的需求.