"越南方式"下单兵种对多兵种作战的微分对策模型

单兵种对多兵种作战的最优策略是研究多兵种对多兵种作战最优策略的基础.基于Lanchester方程,探讨了在"越南方式"下,单兵种对多兵种作战的微分对策模型的最优火力分配策略.主要运用微分对策理论对该模型进行了分析和求解.最后结合历史实际,对所得到的结论做出了符合战术意义的揭示.     

单兵种对双兵种作战的动态估计

本文通过讨论单兵种对双兵种作战模型的求解和分析,得到了各战斗状态估计式,为战斗决策人员确定作战策略、制定作战方案提供了较好的理论依据。     

Lanchester方程与火力指数的内在联系

本文从Lanchester 方程出发,利用正矩阵的特性,将矩阵特征向量与火力指数有机地联系起来。通过例子进一步说明火力指数是Lanchester 方程中威力系数概念的推广;它不仅与武器本身有关,而且依赖于整个战斗的武器配系。当某些种类的武器被摧毁,战斗格局发生一定变化时,火力指数也会发生变化。火力指数还决定于火力分配原则。     

作战指数与火力分配统一处理的方法和意义—兼论数理战术学

本文将作战指数与火力分配统一放到战场环境中考虑,提出了作战指数与火力分配的合理性条件和合理交战模式、规范交战模式等概念,证明了规范交战模式是合理的,以及在规范交战模式中作战指数与特征向量的关系,文章最后表达了对建立数理战术学的迫切期望。     

高寒山地边境反击作战炮兵群火力分配

未来高寒山地边境反击作战,爆发突然,进程极快,必须在被敌发现前高效发挥炮兵群火力,突出作战力量集约,作战体系对抗,实现火力运用最优化、打击效能最大化、弹药消耗和自身损失最小化。把“基于效果”理论运用到指挥决策中,通过研究地理环境、敌情、统计数据分析、优化效能参数,并融入无线传感器网络分簇算法思想,提出一种炮兵群火力运用优化算法,在一定程度上能快速、高效地解决高寒山地边境反击作战炮兵群火力运用的问题,对支持未来作战指挥决策,具有一定的现实意义。     

坦克连最优火力分配

坦克连火力分配方案的科学与否将直接关系到火力打击的整体效果。为了提高坦克连火力分配方案的科学合理性,力求结合我坦克连作战的实际,在充分考虑火力分配影响因素的基础上,建立了最优火力分配模型,这对于我坦克连充分发扬火力和提高整体作战能力具有重要的指导意义。     

基于神经网络TSP算法的防空作战火力分配

基于神经网络TSP算法建立了防空作战火力分配模型,并通过在计算机上仿真运行了实例,优化了火力分配方案。这是对解决防空作战火力分配问题的一种有益的尝试与探索,同时也对防空作战指挥决策和理论研究以及指挥自动化系统建设提供了参考。     

多兵种交战中作战指数迭代计算方法及收敛性研究

对于大规模多兵种交战,作战指数评估是进行军事决策的重要依据.针对传统作战指数评估方法依赖专家经验知识的问题,借鉴强化学习理论,提出了多兵种交战兰彻斯特方程中作战指数迭代计算方法,利用作战指数和火力分配策略的递推关系,循环更新作战指数直至结果收敛,重点考察了固定更新率、梯度指数递减方法和动量梯度方法对迭代收敛性的影响,通过调节更新率、递减强度和动量强度等超参数取值,显著提高了迭代收敛速度和稳定性.     

改进遗传算法的反无人机作战火力分配优化

无人机作战与反无人机作战已成为现代战争一种非常重要的作战样式。如何快速针对来袭的多个无人机目标合理分配火力,提出最优的分配方案,是现代防空作战的重要课题。然而,当前军队尚缺少专门针对小型化无人机作战目标火力分配的研究,而传统意义上的火力分配模型已不能满足反无人机作战指挥决策的需求。采用基于深度强化学习的防控策略评估技术可动态性生成一个可行拦截方案。本文基于深度强化学习方法的初期决策,针对其无法满足火力分配决策所需的多种解决方案和决策结果不可控的问题,利用遗传算法的优势,建立了一个改进遗传算法的优化模型,有效解决了深度强化学习目标分配初期决策的结果优化问题,并通过仿真结果对比分析,验证了算法的可行性和有效性。此方法可以进一步应用于诸多易早熟收敛的小规模目标分配问题。     

火力作战目标决策分析

为满足火力作战多样化的任务需求,结合对火力作战行动有效作用空间的具体解析,对其目标决策进行了深入的分析,在把握时代特征的同时,较为系统地总结出火力作战目标决策的新要求、新方法和新流程,为信息化条件下组织筹划火力作战提供建设性理论参考。     

战役战术导弹部队机动作战面临的空中威胁分析

在分析战役战术导弹部队机动作战面临空中威胁可能性的基础上,研究了其遭敌空袭兵器和空袭战术威胁情况,并对战役战术导弹部队机动作战的各阶段遭敌空袭的威胁进行了探讨。在分析空中威胁时,借助美军主导的近几场局部战争的经验教训,总结了敌攻击战役战术导弹部队机动作战所使用的空袭兵器和空袭战术,以便在抗击敌空袭兵器时更具有针对性和现实性,以期为未来防空作战提供有益借鉴。     

基于微分对策理论的信息战模型

基于兰彻斯特作战理论,提出了一个新的微分对策模型来研究在交战双方均有信息战系统协助作战的条件下的最优火力分配策略。又运用微分对策理论对该模型进行分析和求解,并对所得到的结论作出符合战术意义的解释。     

航天器轨道追逃动力学与控制问题研究综述

随着航天器交会与接近操作技术的快速发展,轨道追逃问题逐渐成为航天领域的研究热点.从动力学与控制视角,对航天器轨道追逃问题的研究现状进行综述.给出了基于定量微分对策的轨道追逃问题模型的一般形式,系统梳理了各种类型的轨道追逃问题;对于追逃策略求解,分别针对闭环策略和开环策略,分析了各种方法的优缺点;围绕人工智能算法与轨道追逃问题的结合,阐述了基于深度神经网络和强化学习的轨道追逃策略的研究现状.关于未来展望,提出了追逃博弈态势分析、多航天器博弈控制、三体条件下博弈动力学与控制等发展方向.     

基于微分对策的潜艇鱼雷攻击占位问题研究

针对潜艇鱼雷攻击占位问题,建立占位方案分析和优化的微分对策模型,采用影子目标法对问题进行简化。证明了在给定规避速度大小的条件下,潜艇最佳规避策略为直线运动。于是利用定性微分对策理论,给出潜艇可占领攻击阵位条件。以占位时间最短为优化目标,建立可占位情形下的占位方案优化模型,即可占位情形下的最短时间占位方案计算模型,给出最短时间占位方案解析计算公式。     

火力运用对策空间模型

根据空 -地作战的特点 ,提出了软、硬火力单位的概念 ,根据模型提出了作战指数、生存指数 ,为双方的实力与“保卫目标”的安全度分析提供了数量依据 ;根据微分对策和战术原则提出了规范作战模式等概念 ,为构造火力运用、兵力数量需求等算法搭起一个框架。     

气象条件对武器效能动态评估与微分对策的影响分析

针对气象条件对作战双方武器效能的动态影响问题,基于微分对策思想,构建了包含气象影响因子的作战双方武器对抗的兰彻斯特模型,讨论了不同气象条件对双方武器效能的动态影响。结果表明:气象条件对双方武器效能都有损耗,但由于损耗程度不同,整个战局的态势将向损耗程度较小的一方倾斜;武器效能的固有差距是主要的,但一定的战场大气环境条件可以缩小此差距。     

联合作战的远程火力战法动态分析方法

用定量动态分析方法开发远程火力战法是联合作战规划中必须解决的重要问题。借助仿真和博弈分析的混合方法,在对博弈效用函数计算的基础上,构建基于识别真目标、假目标以及火力命中目标概率的二人非零和(TPNZS)非合作博弈模型来开发远程火力战法动态分析方法,对两个典型的联合作战远程火力打击战法性能的初步动态分析表明:战场势态的动态变化直接影响定量规划最优战法的结果。     

航天器交会型轨道追逃策略的滚动时域优化

针对航天器自由时域交会型轨道追逃过程中的测量误差等不确定性对交会的影响,提出了一种基于滚动时域优化的高时效策略求解方法。根据微分对策理论推导得到博弈鞍点控制策略,并对问题进行等价转换;通过预先离线求解开环鞍点策略,将问题初始状态和相应的解作为样本以进行神经网络训练,训练后的网络结构可以快速得到相应问题的近似解。为了更好地应对博弈环境中的测量噪声,基于神经网络结构设计了滚动时域求解框架,并通过周期性的滚动求解最终实现对逃逸航天器的交会。数值仿真表明,所提出的策略可以有效应对测量噪声不确定性,且相比于文献中已有的策略,计算耗时可从分钟级降至秒级。     

基于凸优化理论的三维微分对策制导规律求解

针对三维微分对策制导律(DGL)求解问题,引入凸优化理论,将DGL求解归结到Hamilton系统的求解,设计了DGL求解算法,通过对代价函数梯度特征的凸分析,推导出对策系统鞍点存在的充要条件和求解方法,解决了以往通过对微分对策模型简化求解导致的模型不能客观反映作战过程的问题.