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。     

分布式协同拍卖算法的动态联合火力分配方法

动态联合火力分配问题是一类实时性很强的优化问题。以多机编队协同攻击地面机动目标为背景,建立了联合考虑武器、传感器和目标的火力分配问题的数学模型。根据分布式协同拍卖算法的基本原理,考虑不同目标的火力分配截止时间不同,设计了基于分布协同拍卖的动态目标分配算法。所提出的算法主要有以下两个优点:根据不同目标的火力分配截止时间不同,在算法运行的不同阶段给出相应目标的分配方案能有效地提高算法解的质量;根据分配原则,能将具有不同火力分配截止期的目标分配给同一组攻击机——传感器组,能更充分地发挥编队中作战能力较强的攻击机与传感器的优势,从而发挥编队的最大攻击能力。最后,通过仿真,对算法在以上两方面的优点进行了验证。     

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。     

发射与制导分离的编队协同防空目标分配决策

为解决舰艇编队协同防空中发射和制导分离时的动态目标分配问题,以编队生存概率最大、目标突防综合威胁值最小和制导单元分配效益最优为最优函数,建立了动态多目标优化分配决策模型及状态的动态更新方式.采用多项改进措施设计了动态多目标粒子群优化求解算法及流程.仿真结果表明,所建立的目标分配模型能较好地解决舰舰协同防空中火力通道固定和分离时的不同分配问题,并得到了一些有益结论.     

编队防空火力兼容约束优化问题的COEA方法

针对编队协同防空作战中存在的武器之间的火力兼容约束问题,建立了多种武器火力兼容约束条件模型,通过将火力兼容约束条件转化为遗传进化算法中适应度值的惩罚因子,提出了一种用以解决带有火力兼容约束的WTA问题的改进约束优化进化算法,给出了算法的具体步骤,以多种软硬武器协同防空武器目标分配任务为情景设定,仿真实验结果表明,该算法能够有效解决协同作战WTA问题中存在的火力冲突约束问题。     

基于最小资源损耗的武器目标动态分配

传统的以联合毁伤概率最大或被打击目标总期望生存值最小作为武器目标分配函数容易造成武器过饱和攻击,导致资源浪费。针对该问题,将对来袭目标的毁伤概率作为约束条件,以资源损耗最小为优化目标建立模型,并设计了动态变化的武器弹药资源量化描述。在武器目标动态分配过程中,针对时空约束对分配的影响,设计了基于资源损耗最小的武器目标动态分配算法。仿真结果表明:该算法在对时空约束和随机事件的处理时,操作简单、易于编程实现。     

基于并列选择遗传算法的舰艇编队目标分配问题

为了更好地解决舰艇编队火力最优分配问题,建立了新的舰艇编队武器分配模型,采用并列选择遗传算法实现舰艇编队武器分配问题的求解。解决了以往将武器分配问题抽象为单目标优化的局限性,在保证尽可能发挥我方火力优势使打击效果尽可能好的前提下,使敌方对我方的威胁最小。并列选择遗传算法简单,鲁棒性好,具有较强的全局搜索能力,可以实现对多目标的搜索,从而较好地解决了舰艇编队武器分配问题。最后,通过仿真验证了算法的有效性。     

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。     

通用防空反导火力优化分配方法

针对通用防空反导实时火力优化分配问题,分析了火力分配原则,综合考虑资源约束、空间关系约束以及人工干预等约束条件,以拦截效能最大、消耗费用最小为目标建立火力优化分配模型,并详细设计了拦截效能和消耗费用的表示模型;在该模型基础上,设计了一种基于离散粒子群的优化求解算法;通过仿真验证了模型的合理性和算法的可行性,对通用防空反导指挥控制系统研制具有一定指导意义.     

武器目标协同火力分配建模及算法

针对当前火力分配模型的不足以及实际作战的需求,对武器目标协同火力分配问题进行了研究,建立了火力分配层次结构;通过对火力分配原则的研究,结合打击目标选择和弹目分配,建立了以导弹武器作战效费比为总目标,以目标毁伤要求为约束的火力分配模型。采用遗传算法求解火力分配问题,根据问题的特点和问题中的启发信息,对遗传算法进行了改进。仿真结果表明,改进算法的性能有较大提高,可用于解决复杂武器目标分配这类非线性整数规划问题。     

火力分配多目标优化的IBACO算法

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。     

基于蚁群算法的防空C3I系统火力分配模型研究

针对当前火力分配问题实现难度大的特点,分析各种火力分配优化方法的优缺点,运用新型蚁群算法尝试解决WTA问题。建立了基于蚁群算法的火力分配优化模型,描述了解火力分配问题的一般步骤,通过实例给出了算法,解决了WTA问题。并与匈牙利法相比较,结果表明该方法的合理性和有效性,特别是在武器—目标数较大时,其效率要高于常用的匈牙利法。     

舰艇编队防空最优火力分配问题的蚁群算法

为了对多目标进行合理的防空武器分配,首先分析了各种解决此问题算法的优缺点.然后以“编队不被目标突防的概率最大”为准则,结合蚁群算法的思想,建立了基于蚁群算法的火力分配问题求解模型,给出了算法的求解步骤和参数确定原则.最后通过实例进行仿真验证,并与多维动态规划方法做了比较,结果表明,基于蚁群算法思想的火力分配方法是有效的...     

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。     

基于改进鲸鱼优化算法的武器目标分配

针对鲸鱼优化算法寻优搜索精度低、易早熟问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法,并将其用于对多约束的武器目标分配模型的求解.在鲸鱼寻找猎物阶段,通过引入差分进化算法的变异策略改善鲸鱼位置更新方式,提高算法全局寻优能力;引入自适应变量调整鲸鱼位置更新过程,平衡算法的全局探索和局部寻优能力,并在迭代过程中筛选并保留优秀个体;通过仿真结果表明,改进算法与其他算法相比,提高了武器目标分配收益和分配速度.     

一种武器-目标分配模型及求解算法

武器-目标分配是拟制作战计划的一项重要内容,是合理运用现有武器系统,充分发挥其作战效能的关键.依据火力分配的基本要素,针对多种武器对多个目标的分配问题,运用一种基于模糊优选技术的多目标混合优化理论,建立了武器-目标最佳分配模型,然后用遗传算法来求解,并在计算机条件下对求解的效果进行了检验.     

基于GA-PSO的目标分配问题研究

防空作战中的目标分配问题属于NP完全问题,在综合考虑火力单元作战效能和防御效能的基础上,引入火力单元综合有利度,建立了一种用于大规模多火力单元对抗多轮次目标的静态目标分配模型,给出了基于GA因子的改进PSO算法,并将算法应用于目标分配模型的求解,通过VC 6.0编程和计算机仿真验证了模型的可行性和算法的有效性.     

改进类电磁算法在武器目标分配问题中的应用

通过基于级数的粒子编码变换方法,将武器目标分配问题的约束条件进行了化简.对原始类电磁算法,在种群初始化、局部搜索、合力计算以及粒子移动等各步骤对其进行改造,使之适应武器目标分配问题的整数解空间.最后通过数值实验验证了该改造后算法解决武器目标分配问题的有效性.     

模糊优化理论的武器-目标分配模型及求解算法

武器-目标分配问题是一个典型的NP完全问题,随着武器和目标数量的增多,以及分配结果评价标准多样性的存在,传统的优化求解算法如隐枚举法、割平面法、分支定界法等很难进行有效地求解。介绍一种基于模糊优选技术的多目标混合优化理论,运用该理论建立了多个指标下的最佳武器-目标分配模型,并将蚁群算法应用于对模型的求解,为解决复杂的武器-目标分配问题提供了一种有效方法。     

基于改进人工免疫算法的火力分配

随着现代武器杀伤力的极大提高,任何来袭目标的突防都可能造成极大的破坏,这对传统的火力分配提出了挑战。提出一种新的火力集中原则,在满足对来袭目标一定杀伤的前提下,适当转移火力,实现火力总的集中,据此建立了火力分配优化模型。通过改进人工免疫算法的抗体群,提高模型的求解速度,缩短方案的寻优时间。通过实例进行仿真,结果表明,基于改进人工免疫算法能较快速实现火力分配,算法具有一定的可行性。