并串联系统设计优化

建立了并串联系统设计优化的两类模型,提出了遗传算法与模式搜索、启发式算法相结合的求解方法．     

基于马尔科夫决策的目标选择策略

目标选择是军事计划的关键要素之一。基于马尔科夫决策方法,解决具有复杂目标间关联的多阶段目标选择问题。使用与或树描述目标体系各层状态间的影响关联,并以目标体系整体失效为求解目的,建立了基于离散时间MDP的多阶段打击目标选择模型。在LRTDP算法基础上提出一种启发式方法,通过判断从当前目标体系状态到达体系失效状态的演化过程中的可能资源消耗和失败概率,来提供对当前状态的评估值,该方法能有效排除问题搜索空间中不能到达体系失效目的的中间状态,压缩了由于目标间复杂关联而增长的巨大状态空间。用实验验证了该方法有效性,实验结果表明,该方法直观实用,对目标间具有复杂关联关系的目标打击决策有一定参考价值。     

目标体系描述与火力分配方法研究

目标体系分析和目标选择是军事计划中不可或缺的部分。本文对目标体系的要素结构进行描述,并使用动态贝叶斯网络描述了被打击状态下目标体系的动态反应机制,并在此基础上提出了打击目标体系的火力分配方法。     

HESTool:基于层次链知识组织的专家系统工具

提出了任务 (Task)的概念 ,每个任务代表一种知识源。不同的任务可以采用不同知识表示形式及推理策略。一个知识库由一组前向或后向链构成的任务链组成 ,实现了知识库的结构化、可视化 ,支持知识部件的可重用与共享。同时 ,结合可视化技术、数据库技术 ,开发出实用性较强的专家系统工具HESTool,该工具提供了一种知识建模机制     

基于动态毁伤树的关键打击目标选择方法

目标选择是军事计划的重要组成部分。目标间的复杂关联和动态性给关键打击目标的确定带来较大困难。首先引入了目标体系概念,描述了目标体系的结构和响应机制,分析了目标系统失效模式的动态逻辑门,构建了目标体系的动态毁伤树模型。然后给出了基于动态毁伤树的关键目标选择模型,并使用启发式算法进行求解。最后通过典型的防空体系案例表明,该方法能够在目标具有层次性、动态性条件下为军事人员进行目标选择决策提供有效的辅助。     

两段探测目标的传感器任务调度问题0-1规划模型及算法

为解决指挥系统控制中的调度困难,研究了一类特殊的传感器资源调度问。主要分析了跟踪目标的探测次数、时间间隔和传感器资源等约束条件。用跟踪目标的重要程度之和作为目标函数,建立了一个0-1规划的数学模型,再利用变换将其转化为0-1线性整数规划模型。利用割平面法求解得出最优调度策略,其能在工作量饱和的情况下合理调度传感器资源。为提高求解速度,提出了对应的模拟退火算法。通过对一些不同规模实例的求解,在资源利用率和算法的求解速度等指标上,与割平面法及遗传算法进行对比分析,验证了模型的有效性和模拟退火算法求解的高效性。     

多约束多关联条件下的目标选择

处理了如何从具有复杂关联和多种约束的目标集中选择目标的问题。首先,对目标集的组成结构和目标间的相互关联关系进行了描述,并分析了目标选择的两种约束类型,建立了多约束多关联条件下的目标选择模型。然后使用惩罚函数将多约束目标选择问题转化为无约束问题,给出了用遗传算法求解模型的方法步骤。最后通过案例表明,该方法结果稳定,优化效果好,能够在目标间具有复杂关联的条件下为军事人员进行目标选择决策提供有效的辅助。     

概率影响图的防空导弹作战能力影响分析

针对防空导弹系统各作战能力间影响关系难以量化评估的问题,提出利用概率影响图进行分析的方法。在分析防空导弹作战流程、确定各作战活动影响关系的前提下,该方法首先由作战活动影响关系估计各作战能力结点的边缘概率和条件概率;其次利用目标定向法建立防空导弹作战能力概率影响图;最后对概率影响图进行一致性变换,定量评估各作战能力间的影响关系,导找重要能力指标,并动态分析影响关系的概率变化。以战术级爱国者防空导弹系统PAC-3为例借助该方法进行分析。结果证明,利用概率影响图分析防空导弹作战能力影响关系是可行和有效的。     

基于ANP的多目标网络目标重要度评估方法＊

针对多目标网络中重心的抽象性及不易打击的特点,分析影响重心的关键要素及其依赖关系,提出了基于改进网络分析法的多目标网络重心模型,利用该模型分析目标相对于重心的重要度。研究了该模型涉及的两个关键技术,即改进判断矩阵以提高决策的速度和克服决策的主观性,利用协调理论确定要素之间的依赖关系。以分析某地区多目标网络的过程为例,验证了该模型的有效性和合理性。