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针对无人机使用传统合同网算法进行任务分配存在的投标个数多、网络吞吐量不均衡、工作负载高等问题,提出一种改进合同网算法任务分配模型.首先对无人机任务分配的空间环境进行建模,在传统合同网算法的投标阶段,结合一种基于无人机能力评估方法的投标策略,该策略建立了基于代价函数和收益函数的任务效能函数.通过多次仿真,对历史任务效能、... 相似文献
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基于合同网的任务分配机制广泛应用于各领域的多Agent系统中,以解决分布式任务分配问题。在分析经典合同网协议优缺点的基础上,提出了分阶段筛选与招投标协商相结合的任务分配模型。通过招投标的可计算性评估,将主要计算任务放在招投标Agent内部进行并且缩小招投标范围,从而减少通信并提高效率;通过动态确定评估指标提高了机制的通用性。 相似文献
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基于动态贝叶斯网络的弹道导弹态势评估模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对弹道导弹态势评估的特点,分析了弹道导弹的作战过程和弹道导弹主动段作战特点。在此基础上,给出了动态贝叶斯网络用于弹道导弹态势评估的建模过程,建立了基于动态贝叶斯网络的弹道导弹态势评估模型,并依据观测到的数据对模型进行了仿真,结果表明,将动态贝叶斯网络应用于弹道导弹的态势评估模型是可行的,该模型能够对飞行中的弹道导弹态势快速准确作出评估。 相似文献
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基于合同网的AUV群体协作系统是一个混合系统,既包括合同网任务分配这一离散事件驱动模型,又包括AUV运动学模型.在研究合同网任务分配方法的基础上,提出了基于Simulink/Stateflow的AUV群体协作合同网快速原型的建立与仿真方法,实现了基于Stateflow的合同网任务分配模块与基于Simulink的AUV运动学模块的混合仿真,并给出了有、无合同网的仿真对比.仿真结果表明,该方法能够简单、快速和形象地模拟AUV系统的协同作业过程,是验证任务分配方法和分析效能的有效手段. 相似文献
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在研究战术弹道导弹在电子对抗条件下的攻防作战仿真问题时 ,将模糊神经网络、证据推理、黑板模型等不确定性推理方法相结合 ,用面向对象方法构造知识库和推理机 ,完成了其数据融合系统的态势评估及威胁判断 ;最后简要介绍了其仿真系统的软件结构。 相似文献
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在对空袭目标信息进行综合利用的基础上,建立了基于黑板模型的多传感器空袭目标识别融合专家系统模型,模拟专家识别思维.给出了知识库的构造方法和知识的表示方法;推理机的设计结合了问题求解的黑板模型和D-S证据推理方法.该模型对目标的综合应用识别具有很好的借鉴作用,测试表明该系统具有很强的推理能力,融合模型有较高的识别准确性和可靠性. 相似文献
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运用通用黑板理论和D-S证据理论探索IMSE网络中心节点识别问题。构建了基于通用黑板框架的IMSE网络中心节点识别模型,讨论了该模型体系的体系结构和实现方法,对该模型的工作流程进行了详细论述。给出了一种基于D-S证据理论的高效识别规则。该系统中专家系统直接给出了基本概率赋值,减少了计算繁琐程度,从而可大大减轻目标识别系统的压力。最后通过仿真结果具体分析了模型的工作情况。 相似文献
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针对现有空战态势评估方法表现形式不够直观、模型简单的问题,提出一种将威力场与遗传神经网络相结合的态势评估方法,并将其应用于信息支援条件下的协同空战态势评估.分别从攻击能力、探测能力、电子干扰能力、生存能力、通信能力、告警能力、协同能力以及决策能力等方面构建威力势模型.利用遗传算法优化BP神经网络,并将其应用于编队作战能力评估.最后利用具体算例进行仿真验证,结果表明该方法是正确可行的.相比于传统态势评估方法,该方法在信息支援条件下的超视距协同空战态势评估中具有全面性、直观性、准确性等优势. 相似文献
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基于对策论的威胁评估模型 总被引:4,自引:2,他引:2
数据融合模型一般包括多个层次,威胁评估是其中之一。威胁评估根据态势情况,推测威胁程度及可能的行动方案。在分析对策论和威胁评估的基础上,提出基于矩阵对策的威胁评估模型及分析方法。 相似文献
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为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。 相似文献
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