基于目标航迹分段的任务分配方案数学模型的建立

任务分配是进行计算机辅助决策的重要内容之一。本文从目标航迹分段着手,建立一种新的分配模型,解决了目标流的多次分配问题,并给出了具体应用实例。     

高炮群火力优化分配的指派模型

火力优化分配是高炮群指挥控制的关键环节。依据有严格理论证明和实用价值的指派问题及其解法(匈牙利法),构建了一对一射击和多对一射击情形下的高炮群火力优化分配的指派模型,探讨了该模型的求解,分析了该模型的实际应用,并通过具体实例对该模型进行了初步验证。该模型的解法被证明是多项式时间算法,满足作战实时性要求。实际应用表明该模型用于解决高炮群的火力分配问题是有效的。     

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.     

预警机指挥多机群空战的协同战术决策

分析了预警机指挥下的多机群协同空战的战术决策方法,建立起了它的战术编队、威胁评估以及目标分配模型,并进行了仿真计算,结果表明此战术决策方法对于提高多机群协同空战的作战效能有着显著的作用,对于未来无人作战飞机多编队协同作战也具有很好的参考价值.     

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。     

面向多平台多目标协同跟踪的指派问题

针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。     

联合防空目标分配方案优化研究

目标分配是联合防空作战指挥决策的核心内容,是各级联合防空指挥中心的重要工作,其模型的合理性与可信性会对作战结局产生重大影响。为提高目标分配的合理性与可信性,对联合防空作战混合部署下的目标优化分配问题进行了详细分析,建立了相应的数学规划决策模型。为了有效获得问题的全局最优解,将改进遗传算法(GA)应用于数学规划决策模型的求解过程中,并给出了模型求解的方法和步骤,经实例应用,取得了满意的结果。     

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.     

模糊匈牙利算法在舰艇抢修人员指派问题中的研究

分析了舰艇在执行任务或作战等紧急情况下的抢修人员指派问题,并对此建立了多目标广义指派问题的数学模型。在任务数少于工作人数的情况下,采用虚拟“工作”和“人员”的方法,得到适合经典匈牙利算法的拓展效益矩阵,并对此矩阵采用匈牙利算法求得最优指派。     

Doubly Stochastic Sequential Assignment Problem

This article introduces the Doubly Stochastic Sequential Assignment Problem (DSSAP), an extension of the Sequential Stochastic Assignment Problem (SSAP), where sequentially arriving tasks are assigned to workers with random success rates. A given number of tasks arrive sequentially, each with a random value coming from a known distribution. On a task arrival, it must be assigned to one of the available workers, each with a random success rate coming from a known distribution. Optimal assignment policies are proposed for DSSAP under various assumptions on the random success rates. The optimal assignment algorithm for the general case of DSSAP, where workers have distinct success rate distribution, has an exponential running time. An approximation algorithm that achieves a fraction of the maximum total expected reward in a polynomial time is proposed. The results are illustrated by several numerical experiments. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 124–137, 2016