隐身条件下的双机协同电子战功率分配方法

研究了隐身条件下双机协同电子战功率分配模型。分析了隐身条件下双机协同电子战任务的基本需求;给出了空战中多点有源压制性干扰的基本模型;建立了双机协同电子战功率分配的多目标优化问题模型,将对威胁的干扰效果和机载电子战射频辐射被截获概率作为两个指标函数;给出了多目标优化问题的解法。进行了仿真分析,实验结果表明,提出的模型和方法可以较好地解决双机协同电子战功率分配问题,可以实现空战过程中对敌发现概率的压制,降低我方威胁,达到一定的隐身目的。     

一种基于抽屉原理的无人机群目标分配算法

针对多UCAV协同目标分配问题,给出目标优化问题模型。在此基础上,基于抽屉原理和猫群算法,提出一种启发式无人机群协同目标分配及追击方法。仿真结果表明,该方法可以均匀分配目标,目标击毁效率高。     

基于正交实验设计的UAV编队配系优化方法

针对多无人机执行对地攻击作战任务的背景,建立了编队对地攻击模型,提出了基于正交实验设计的编队配系优化方法。在考虑多机协同作战因素下,构建了编队目标分配的基本模型;以探测、识别和杀伤为基本过程,构建了攻击过程模型;以空袭方付出代价、防空方毁伤程度和作战效率为依据,构建了目标函数模型,分析了模型中中间变量与目标函数之间的关系;利用正交实验设计原理,研究了编队配系优劣的评价方法。实例分析表明,该方法能够在已有的资源约束条件下,给出编队的最优配系方案。     

传感器/武器——目标分配问题的两种规划模型及求解

通过分析现代火力打击作战中传感器——目标分配与武器——目标分配间的相互关系,在武器——目标分配问题基础上提出了传感器/武器——目标分配问题.依据目标被毁伤概率的两种计算方法,给出了该问题的两种规划模型,在武器目标分配时一种模型考虑所有可能被截获的目标,而另一种模型则只考虑被传感器截获的期望目标集合.根据模型特点在应用遗传算法对问题进行求解时,设计了异体交换算子和段内交换算子等两种新的遗传操作算子.最后通过仿真算例对两种模型进行了验证.     

防空导弹兵力规划模型

借助兵力交换的思想,从宏观层次上研究不同类型的防空导弹火力单元对空中目标的优化分配问题;分析在最优目标分配策略下区域防空中各类型防空导弹火力单元的火力分配问题,并建立了递阶优化的求解模型.该模型可为区域防空部署的决策与分析提供科学依据.     

炮兵火力分配建模及优化方法

为了求得炮兵火力最大射击效率的优化分配方案,首先给出了炮兵火力分配的一般优化模型,提出匈牙利法的改进算法,并对炮兵火力分配的3种基本类型模型,并结合实例进行分析求解,得到了最大射击效率的优化分配方案,说明模型的有效性和实用性。     

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。     

多通道舰空导弹武器系统目标分配模型

目标分配是影响多通道舰空导弹武器系统多目标作战能力的关键环节。在分析多通道系统组成和作战的基础上,综合系统战技性能和战术使用运用特点,建立目标分配优化模型,并运用作战模拟方法进行了仿真,结果表明该模型可优化射击次序,增加目标分配数量,提高平均杀伤目标数,对于提高系统作战效能和指挥效率具有一定的参考价值。     

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。     

地地导弹突击目标火力分配模型分析

本文主要解决地地导弹的火力分配及分配的优化问题。通过具体分析 ,建立了地地导弹突击目标火力分配的数学模型 ,并主要运用动态规划的思想对地地导弹突击目标火力分配的选优过程进行了分析 ,提出了模型的优化解法 ,并对解法进行了计算机语言的实现。经过程序计算 ,快速、准确地得出了所给实例的优化分配方案。     

基于跟踪精度控制的多传感器管理方法

针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究，设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先，在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型；接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合，计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值；最后，以目标的跟踪精度需求为出发点，结合蚁群算法的思想，设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明：该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下，根据对各目标跟踪任务的重要程度，合理地调度传感器资源。     

基于改进鸽群优化的直升机协同目标分配

针对多直升机协同目标分配问题,建立了基于敌我相对态势的对地打击多目标的分配模型。引入多Agent系统机制,加快了有益信息在系统中的流动;并借助雁群成员在飞行中借鉴雁群整体经验的操作,来修正鸽群算法中地标算子的寻优方向,进而提出了基于多Agent的改进鸽群优化的问题求解策略。最后,以典型的直升机对地作战目标分配问题为背景,仿真验证了模型及其求解算法的合理性和有效性。     

合成分队双层主从决策模型研究

针对合成分队不同指挥层级之间的决策交互优化问题,提出了基于主从决策的双层武器目标分配模型。该模型能够体现上下指挥层级之间交互式决策协调优化的特点:上层目标为主攻方向我方遭受威胁最小,下层目标为对敌打击最大。结合合成分队作战决策的特点和要求,提出了一种求解该模型的改进型粒子群优化算法。仿真结果表明,该模型合理有效,改进的求解算法能够获得满意解。     

基于信息态势共享的编队反导目标分配方案优化

在编队目标信息态势实现共享的条件下,可实现网络化防空反导作战的常规作战样式,对目标进行集中统一分配,如何形成最优化分配方案,是防空反导作战指挥决策中的关键。在给定目标来袭态势下,根据编队目标分配原则,可形成多种目标分配初始方案,先后采用了基于负载平衡和基于任务有利度方法,对目标分配方案进行优化。优化所得方案有利度的均方根最大,目标来袭密度的均方根最小,可作为下一步编队组织使用火力通道的依据。     

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.     

基于改进粒子群算法的联合火力打击目标分配研究

针对联合火力打击目标分配涉及影响因素多、存在大量参数和变量的特点，建立了联合火力打击目标分配模型，采用改进的粒子群算法探讨了目标最优化分配问题。对粒子群算法中解空间存在的可能解进行编码，将可能解进行交叉、变异和选择操作得到新的粒子个体，不断迭代，从而得到可行的最优解。通过对一个作战想定的多次仿真，进一步表明了算法的可行性和有效性，为指挥员科学决策提供了依据。     

CEC条件下舰艇编队目标武器分配研究

在分析CEC条件下舰艇编队目标武器分配模式的基础上,综合运用MAS理论与方法,建立了舰艇编队目标武器分配MAS模型,即利用Agent描述舰艇编队的各种物理资源或逻辑资源,通过网络及Agent通讯协议将多个Agent连接成一个整体系统,设计了映射实体功能的Agent结构,从而为舰艇编队目标武器分配决策提供了一条新途径.     

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。     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码，将动态量子旋转门引入到粒子群算法中，采用自适应变异，提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中，获得了最优的分配方案。仿真研究表明，该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

空陆攻防博弈的动态武器目标分配

大规模作战具有高动态、非完全信息和不确定性，在分析归纳目前解决动态武器目标分配问题的一系列方法的基础上，尝试构建基于双方动态博弈的攻防对抗综合数学模型，并利用纳什均衡和帕累托最优算法进行分阶段求解。结果表明，该数学模型和博弈论方法结合能够有效解决武器目标动态分配问题。