针对无人机集群对抗的规则与智能耦合约束训练方法

基于无人机集群智能攻防对抗构想,建立了无人机集群智能攻防对抗仿真环境。针对传统强化学习算法中难以通过奖励信号精准控制对抗过程中无人机的速度和攻击角度等问题,提出一种规则与智能耦合约束训练的多智能体深度确定性策略梯度(rule and intelligence coupling constrained multi-agent deep deterministic policy gradient, RIC-MADDPG)算法,该算法采用规则对强化学习中无人机的动作进行约束。实验结果显示,基于RIC-MADDPG方法训练的无人机集群对抗模型能使得红方无人机集群在对抗中的胜率从53%提高至79%,表明采用“智能体训练—发现问题—编写规则—再次智能体训练—再次发现问题—再次编写规则”的方式对优化智能体对抗策略是有效的。研究结果对建立无人机集群智能攻防策略训练体系、开展规则与智能相耦合的集群战法研究具有一定参考意义。     

基于态势预测的无人机防相撞控制方法

针对无人机自主飞行过程中,受空中非协作移动目标威胁较大,且空中移动威胁存在高机动性的特点,提出一种预测移动威胁情况下的无人机防撞控制方法,该方法采用交互多模(IMM)算法预测移动威胁的运动状态,同时利用滚动时域控制(RHC)思想建立无人机运动控制模型,构造有约束目标函数,运用微分进化算法(DE)求解目标函数,获取最优控制量,输入控制模型,完成防撞机动控制。仿真结果表明,该方法可以有效解决空中多架航空器同时入侵的防撞问题。     

机动目标IMM三维并行滤波跟踪算法

由于复杂的空中目标机动,其三维方向的机动强度是不一致的,传统IMM算法存在模型匹配不准确的问题,提出一种机动目标IMM三维并行滤波的跟踪算法。算法以CV和修正的CS模型为子集,在3个坐标轴上分别根据目标机动的分量实际更新其模型概率,并行IMM滤波方法,尽量确保模型的适配性,提高滤波精度。仿真结果表明,该算法比传统IMM方法跟踪精度更高,对空中机动目标跟踪适应性更强。     

基于扩展多模型自适应估计的运载火箭伺服机构故障检测与诊断

针对运载火箭伺服机构故障,提出了一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。首先建立了考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型,其次将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型,然后利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率,最后给出了基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。该方法的优点是只用一个扩展卡尔曼滤波器就可完成一个伺服机构的故障检测与诊断,从而大幅减小用于伺服机构故障检测与诊断的滤波器数量。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测,在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。     

Scheduling combat logistics force replenishments at sea for the US Navy

The Replenishment at Sea Planner (RASP) is saving the U.S. Navy millions of dollars a year by reducing fuel consumption of its Combat Logistics Force (CLF). CLF shuttle supply ships deploy from ports to rendezvous with underway U.S. combatants and those of coalition partners. The overwhelming commodity transferred is fuel, ship‐to‐ship by hoses, while other important packaged goods and spare parts are high‐lined, or helicoptered between ships. The U.S. Navy is organized in large areas of responsibility called numbered fleets, and within each of these a scheduler must promulgate a daily forecast of CLF shuttle operations. The operational planning horizon extends out several weeks, or as far into the future as we can forecast demand. We solve RASP with integer linear optimization and a purpose‐built heuristic. RASP plans Replenishment‐at‐Sea (RAS) events with 4‐hour (Navy watch) time fidelity. For five years, RASP has served two purposes: (1) it helps schedulers generate a daily schedule and animates it using Google Earth, and (2) it automates reports command‐to‐ship messages that are essential to keep this complex logistics system operating.     

多核贝叶斯优化的模型决策树算法

构造模型决策树时超参数较多,参数组合复杂,利用网格搜索等调参方法将会消耗大量的时间,影响模型性能的提升。提出了一种多核贝叶斯优化的模型决策树算法,该算法为应对不同分类数据特性,采用三种高斯过程建模寻优,利用贝叶斯优化技术,选出最优的参数组合。实验结果表明,所提算法在参数寻优上要优于传统的模型决策树寻优方法,并且能够在迭代次数不多的情况下找到全局最优参数值,在一定程度上提升了算法的分类性能,节省了大量的调参时间。     

决策树报文分类算法

报文分类是网络的基本功能,研究人员在过去二十年提出了众多解决方案,其中决策树报文分类算法由于吞吐量高、适用于多字段、可流水线化等特点受到了广泛关注和深入研究。本文介绍了决策树算法最新研究成果,阐述了决策树报文分类算法的几何意义、常用技术和测试基准,从节点切割技术和规则集分组技术两个维度对决策树算法进行了系统分析和归纳。针对两类常用的决策树构建技术介绍了其中的典型算法,对比了各种典型算法的设计思路和特点,分析了它们的适用场景。总结并展望了决策树算法的下一步研究方向。     

基于MDFT框架的海上能源通道航线动态决策建模与仿真

针对常规海上航线决策没有考虑决策选择过程的问题,引入多选择决策场理论（ MDFT）,构建了海上能源通道航线动态决策模型。基于信息完备、信息不确定和特殊情况等三种情景想定,进行了海上能源通道航线规划决策及其实验仿真。结果表明,决策过程受时间压力和信息质量的制约,时间压力会制约决策质量,同时还可能引起“偏好逆转”现象,信息不确定也会导致确定性决策。该模型不仅综合考虑了海上能源通道航线选择时需关注的各类要素,且模型参数可动态调整,进而能合理模拟真实的海上状况和决策过程。     

信息化条件下空战威胁评估指标体系

目标威胁评估是空战决策研究的重要组成部分,评价指标是进行威胁评估的前提和基础。根据现代空战的特点,借鉴网络中心战思想,从空间态势、物理域、信息域、认知域4个角度,构建了信息化条件下空战目标威胁评估指标体系,并对指标体系进行了完备性、合理性、有效性检验。通过实例分析表明威胁评估指标能较好地反映信息化条件下空中目标的实际威胁,为空战决策研究提供参考。     

基于向量相似度的组合赋权方法

针对多属性决策中属性权重的确定问题,提出了一种基于向量相似度的主、客观权重的集成方法。用权向量的相似度作为不同赋权方法重要性的度量,意义明确,计算简单,可操作性强。最后结合算例验证了此方法的有效性和实用性。