坦克分队作战要素量化研究

为实现坦克分队作战指挥的自动决策和科学决策,针对坦克分队火力优化控制作战要素估计这一先期环节,从环境、武器、目标3个方面,进行4种量化处理:环境信息量化处理、武器信息量化处理、目标信息量化处理与打击效率评估.量化结果可为坦克分队火力优化控制提供数据支持,并为指挥决策自动化奠定良好基础.     

坦克分队火力打击时机量化研究

坦克分队作战时通常实施多批次火力打击,选取各批次火力打击最有利的时间节点是坦克分队火力优化的主要内容之一。简述了目前较为广泛应用的射击时间窗模型,针对其窗口多、窗口长且大部分相互重叠等缺点,提出了求解坦克分队火力打击时机的射击预留时间模型和战场紧迫程度模型,并指出了战场紧迫程度模型理论上的相对优越性。     

基于云进化的遗传粒子滤波算法

针对粒子滤波器存在的粒子贫乏问题,提出了一种基于云模型改进的遗传重采样方法。选择操作采用相隔一定代数进行随机采样的方式,防止选择压力过大导致粒子贫化;利用Y云发生器实现变异操作,根据粒子的观测概率自适应控制搜索范围,在现有粒子的附近搜索精良粒子,在提高粒子有效性的同时增加了粒子的多样性。仿真结果表明：改进后的算法有效地解决了粒子的贫乏问题,提高了滤波性能。     

求解WTA问题的智能算法评价准则

目前求解火力优化配置(WTA)问题的智能算法层出不穷,急需统一的算法评价准则来比较各算法的寻优能力,以得到相对更高精度、更高效率的算法.针对上述问题建立了完善的评价准则体系,从算法代码编制质量、算法精准度和算法执行效率3个方面对智能算法的寻优能力深入讨论,并给出了2个标准测试模型及其初始化参数.实例说明本评价准则科学合理,具有很高的实用价值.