基于混沌pso算法的实时动态目标分配

任务分配是多导弹协同攻击目标的重要前提,在充分考虑满足复杂战场环境各种约束的条件下,提出了基于混沌粒子群算法的实时动态算法,使得算法在求解WTA问题时具有处理意外目标和任意时刻响应当前战场状态的实时动态特性。并为了解决战场环境中各不确定性因子对新加入目标优先级的影响,提出基于三元区间数表示关联熵的复合物元目标排序方法。     

模糊多因素的坦克排射击水平评定

坦克排射击水平涉及到很多方面的因素,不能用绝对量化的标准对其评定.其包含的因素具有很多的不确定性.针对坦克排射击水平评定难的特点,提出了一种模糊多因素的判定方法,引入一种新的综合模糊排序方法对各模糊效用集进行排序,以确定坦克排射击水平的高低.最后,通过实例说明了模型的有效性.     

基于模糊层次分析法的决策方法及其应用

模糊层次分析法(简称FAHP)充分利用了模糊数学新的研究成果,将层次分析法扩展到模糊环境中去,在多目标决策问题中具有独特的优越性.介绍了模糊层次分析法的基本原理及其数学模型的建立,给出了模糊互补判断矩阵的建立方法,权重公式及一致性检验公式.通过对某型垂直/短距飞行器方案选优排序中的应用分析,证明了该方法在系统方案选优中的有效性.     

炮兵计划火力的目标选取方法

计划火力是炮兵对计划内目标射击的首要工作,而计划火力的关键是正确、合理地选取打击的目标.根据炮兵射击指挥系统的功能和决策特点,利用计算机进行炮兵计划火力时,首先要提出了目标选取的原则和标准,通过对目标进行价值分析与排序,解决炮兵在计划火力时选取射击目标的关键问题,可用于完善炮兵射击指挥系统的计划火力功能,为炮兵指挥员的辅助决策提供依据.     

防空导弹反TBM作战指挥中目标分配关键问题研究

依据防空反导作战理论和目标分配的要求,对防空导弹反TBM作战指挥中目标分配的关键问题进行了研究。分别对威胁排序方法、拦截可行性条件、目标分配原则和目标分配算法进行了分析,提出了一种反TBM作战指挥中目标分配问题的算法,最后讨论了目标分配的评价问题。通过实际应用表明此方法是切实可行的。     

基于BP神经网络的空中目标威胁排序

研究了BP神经网络算法对空中目标进行威胁排序的方法.水面舰艇对空防御作战中,舰载平台多传感器系统获得空中目标属性信息不完全,利用BP神经网络建立目标各属性权值的分配模型,通过大量的实例对模型进行训练,可以使所获得的空中目标属性信息得到充分利用,从而得到基本符合战场环境的客观的空中目标威胁排序.     

利用AHP确定决策方案排序的一种改进方法

针对在用AHP法求解权重排序向量时 ,用不同的计算方法导致排序方案不一致的矛盾现象 ,提出了一种在单准则下综合各个排序方案信息的方法 ,使AHP法更趋于完善     

仿真语言自动排序器

连续系统高级仿真语言是一种非过程的程序设计语言,程序的书写顺序与执行顺序无关。为了将仿真语言程序编译成能在计算机上正确执行的程序,必须对源程序进行排序。本文在讨论分析了高级仿真语言动力学段特性的基础上,给出了并行仿真软件PAR-SIM中高级仿真语言PARCSSL编译器的自动排序器的实现算法。     

层次分析法中权的最小平方法的实现

本文提供权的最小平方法求判断矩阵权重排序向量的一种迭代方法,并证明其收敛性,从而使权的最小平方法在算法上趋于完善。     

面向城市作战的坦克分队多目标威胁评估

针对传统TOPSIS方法在解决坦克分队战场目标威胁评估时所包含评估指标信息不完整的问题,提出了利用直觉模糊熵改进的TOPSIS多目标威胁评估方法。根据城市作战特点建立坦克分队战场目标威胁评估指标体系,明确评估指标评价语言与直觉模糊数之间的对应关系,利用组合赋权法确定评估指标权重,利用直觉模糊熵改进的TOPSIS方法对城市作战中坦克分队单时刻、多目标威胁评估进行仿真分析,得出最终的目标威胁排序。结果表明,所提算法包含评估指标评价信息完整,并能对决策者风险偏好进行灵敏度分析,灵活性强,可靠性高。