基于改进TOPSIS模型的防空多目标威胁评估*

根据地空导弹武器系统作战使用原则,确定影响目标威胁程度的五个主要因素,建立目标属性矩阵,并运用群体层次分析法(AHP)和熵权法进行组合赋权,将权重运用到逼近理想解的排序法(TOPSIS法)模型中,给出了基于改进TOPSIS模型的多目标威胁评估模型与算法.实例分析表明该方法是合理和有效的.     

基于改进TOPSIS模型的防空多目标威胁评估

根据地空导弹武器系统作战使用原则，确定影响目标威胁程度的五个主要因素，建立目标属性矩阵，并运用群体层次分析法（AHP）和熵权法进行组合赋权，将权重运用到逼近理想解的排序法（TOPSIS法）模型中，给出了基于改进TOPSIS模型的多目标威胁评估模型与算法。实例分析表明该方法是合理和有效的。     

基于变权TOPSIS法多属性威胁评估与任务调度

多机多目标协同空战模式下,针对动态空战态势信息的实时威胁评估和攻击任务调度问题,首先提出了空战威胁评估指标,将各评价指标相对优属度作为决策矩阵,建立基于多属性决策的优势评估模型。基于熵权法确定目标属性客观权重,基于群组AHP法确定目标属性主观权重,目标属性主客观权重进行融合得到组合权重。然后建立能够全面反映多因素对最终评估影响的变权TOPSIS多属性决策模糊威胁评估模型,并阐述了变权TOPSIS方法的计算步骤。利用蚁群算法进行任务调度。最后给出实例,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于变权灰色关联法的目标威胁评估

针对传统目标威胁评估方法在确定指标权重采用常权法产生"状态失衡"的不足,将变权理论引入到威胁评估中从而确定指标变权向量,使指标权重随指标状态值变化而变化,并结合灰色关联法,构建基于变权灰色关联法的目标威胁评估模型,将变权向量与各目标灰色关联系数进行变权综合,然后将正、负关联度集合得到各目标贴近度,通过仿真验证该模型的的合理性和可行性。     

熵权灰色关联分析法的坦克夜间射击目标选择

针对夜间战场上坦克目标威胁评估问题,结合多目标决策问题,将熵权和灰色关联分析法相结合,提出一种基于熵权灰色关联分析的坦克夜间射击目标选择模型,并详细给出了该算法的思想、算法.该方法克服了传统评估算法中主观赋值的缺陷,最后利用实例证明了该方法的有效性.     

基于变权灰色关联法的高超声速目标威胁评估

针对传统灰色关联法的权重设置采用常权法没有充分考虑目标状态变化而引起威胁程度变化的情况,提出了基于变权灰色关联分析法的高超声速目标威胁评估模型。根据高超声速目标的威胁特点和威胁能力,并结合敌我双方的对抗能力,提出了高超声速目标的威胁评估指标;利用变权理论、构造均衡函数,动态调整各威胁指标的权值,使其随目标状态变化而变化;并结合灰色关联法,将变权向量与目标的灰色关联系数进行了变权综合,得到各目标的灰色贴近度,通过仿真算例验证了模型的有效性和合理性。     

基于组合赋权灰色关联投影的通信目标威胁评估

针对当前通信目标威胁评估中指标体系不统一,评估方法不合理的的难点,通过综合分析通信目标威胁因素建立威胁水平评估指标模型,采用层次分析法和熵权法进行组合赋权,并运用基于组合赋权的灰色关联投影算法计算目标的威胁评估值,最后结合实例分析实现了通信目标威胁等级的有效区分和优劣排序,该方法证实是可行的。     

结合离差最大化的多属性群体决策TOPSIS威胁评估

针对传统理想解逼近排序法(TOPSIS)在确定多个属性权重系数上存在主观性和盲目性,并且所作决策多为单一决策,精确度不高等问题,提出结合离差最大化原理的多属性群体决策TOPSIS改进模型,利用离差最大化原理确定属性权值,同时引进群体决策方法。最后将该模型运用于机群协同空战的威胁评估中,建立了多目标威胁评估数学模型,并进行了全空战过程的动态仿真分析,结果表明所建立的扩展模型是合理可行的。     

面向城市作战的坦克分队多目标威胁评估

针对传统TOPSIS方法在解决坦克分队战场目标威胁评估时所包含评估指标信息不完整的问题,提出了利用直觉模糊熵改进的TOPSIS多目标威胁评估方法。根据城市作战特点建立坦克分队战场目标威胁评估指标体系,明确评估指标评价语言与直觉模糊数之间的对应关系,利用组合赋权法确定评估指标权重,利用直觉模糊熵改进的TOPSIS方法对城市作战中坦克分队单时刻、多目标威胁评估进行仿真分析,得出最终的目标威胁排序。结果表明,所提算法包含评估指标评价信息完整,并能对决策者风险偏好进行灵敏度分析,灵活性强,可靠性高。     

云模型和距离熵的TOPSIS法空战多目标威胁评估

针对传统逼近理想解的排序法(TOPSIS)在空战多目标威胁评估中对战场态势数据精度要求高这一缺陷,提出了一种基于云模型和距离熵TOPSIS法空战多目标威胁评估方法。该方法运用云模型理论对战场态势数据进行模糊表示,并通过定义云元素的大小和距离测度公式实现了两者结合。考虑目标各属性的权重对分析结果的重要性,运用距离熵理论来分配各属性的权重,进而建立加权决策云矩阵,根据相对贴近度的大小确定各方案的威胁程度。最后,通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。