多无人机系统协同侦察规划算法研究

基于蚁群算法研究多无人机系统在协同侦察复杂目标群的集群协作问题,通过去交叉策略局部优化蚁群算法,提高算法求解精度,形成较优的航迹方案和合理调度策略.该问题的求解不仅能深化多任务分配及多目标协同领域的研究,还能为部队执行作战任务提供辅助决策.     

扩展层级任务网络规划的变粒度作战任务分解策略

针对一体化辅助决策平台的需要,面向未来战场复杂作战任务,模拟领域专家寻求解决方案的思考方式,提出基于扩展层级任务网络(HTN)规划的任务分解策略,引入领域知识,并提供对分解过程中变粒度的支持.这种新方法易于形式化以被计算机理解和执行,同时由于对变粒度的支持而更为实用.应用实例说明了该方法的可行性和实际效果.     

合成分队双层主从决策模型研究

针对合成分队不同指挥层级之间的决策交互优化问题,提出了基于主从决策的双层武器目标分配模型。该模型能够体现上下指挥层级之间交互式决策协调优化的特点:上层目标为主攻方向我方遭受威胁最小,下层目标为对敌打击最大。结合合成分队作战决策的特点和要求,提出了一种求解该模型的改进型粒子群优化算法。仿真结果表明,该模型合理有效,改进的求解算法能够获得满意解。     

复杂体系的结构分析和建模研究

根据复杂体系的概念及其所呈现出的多种特性,利用复杂体系的使命分解和复杂体系的元素组成对复杂体系进行综合的结构分析,描述了目标分解、功能分解和行为分解的复杂体系使命目标三阶段分解过程以及系统单元、复合元和体系外部环境的复杂体系三元素结构框架。在此基础上,提出了采用一种“两层四级”的设计思想对复杂体系进行有效的结构建模设计,并针对复杂体系内部的相互位置层次及其功能关联定义了度量实体、层级映射、系统关联性和软构层等相关概念,清晰地阐释了复杂体系结构分析和建模时体系层次映射的实质,从而为复杂体系的效能评估以及体系改进和优化提供一定的理论指导。     

基于分层目标任务网络的作战任务规划方法

为提高复杂非结构化作战环境下作战系统规划能力,提出一种新的分层任务网络智能规划方法 HGTN(Hierarchical Goal-Task Network),给出了HGTN的形式化定义,研究了HGTN规划算法,以及启发式搜索算法和目标推理规划算法。HGTN在HTN(Hierarchical Task Network)规划方法基础上,增加了目标任务和相关处理方法,具备基于目标的逆向推理机制。通过作战任务规划实例分析,HGTN规划方法相对HTN,能够提高规划的适用性和求解效率,符合作战决策推理的思维模式。     

基于扩展层级任务网络的联合作战电子对抗任务分解方法

针对联合作战电子对抗任务分解问题,提出了基于扩展层级任务网络(Hierarchical Task Network,HTN)的任务分解方法。在扩展HTN框架下,首先构建了规范化的电子对抗任务描述模型,建立了电子对抗任务列表;其次引入电子对抗作战能力构建了任务分解模型,设计了任务分解算法,并采用启发式前向搜索算法求解任务分解模型;最后通过具体的联合作战电子对抗任务分解问题验证了分解方法的有效性。     

基于课程强化学习的联合海空博弈决策模型训练方法

针对多智能体深度强化学习在解决联合海空作战战术博弈决策模型难以训练优化问题,结合多智能体深度强化学习在智能化指挥决策问题中的应用性优势,以及课程学习在复杂问题研究中的改进优势,构建基于马尔可夫决策过程的联合海空战术决策过程模型,提出基于复杂度指数函数的任务复杂性度量方法,建立基于值分解网络算法的求解模型。针对一个典型联合海空作战战术决策场景,构建从易到难的课程学习任务和模型求解框架,设计针对任务的决策模型训练方法,在兵棋推演仿真系统上,对模型训练方法的可行性进行了验证。     

兵力编成结构裁剪中指挥关系优化研究

由于决策个体控制战场作战平台资源实体,通过平台资源实体执行作战任务,作战平台资源实体在任务上的聚集导致决策个体间需要复杂的交互协作与交流,兵力编成需要为任务的执行创造良好的交互结构。基于任务执行的兵力编成包括两方面的内容:一是指控决策结点间的协作关系;二是指控决策结点间的指挥关系。本文基于决策个体在任务上的协作关系设计兵力编成的指挥关系,以最小化编成中总的协作工作负载为目标,并描述了编成指挥决策关系的生成过程,对生成过程的求解采用了优化协作树算法。     

基于黑板模型的分布式协同任务决策方法研究

基于黑板模型的分布式指挥控制网络为未来复杂环境下海战中多平台间的高效协同提供了新思路,通过构建应用于多航母群联合海战的分布式协同网络,对多航母群联合海战下的系统负载进行了研究,建立了一种多平台任务决策的数学模型,采用嵌套遗传算法进行了仿真求解,得到了理想的任务决策方案。最后对由于目标函数中内部负载权重系数不同取值所引起的不同任务决策结果进行了比较,验证了将基于黑板模型的分布式协同网络应用于多航母海战协同决策的科学性,为分布式海战协同决策网络的后续研究工作奠定了基础。     

作战任务分解策略与规范化描述方法研究

现代战争呈现多域协同、多任务并发、多要素耦合的新形态,对作战任务规划提出了新的挑战。对复杂的作战任务进行合理分解和规范化描述是提高任务规划科学性、提升任务规划效率和任务完成质量的有效手段。在系统阐释作战任务分解相关概念的基础上,提出作战任务分解的基本原则,借鉴“霍尔三维结构”模型,提出基于“时间维、逻辑维、活动维”的作战任务分解策略,定义了元任务的规范化描述形式,从时序、逻辑和功能三方面对元任务之间的关系进行了规范化描述,应用案例研究表明,所提出的方法对于复杂作战任务的合理化分解和规范化描述可行且有效。     

基于偏好度的多传感器任务管理研究

任务管理是多传感器管理的一个重要组成部分,是其他管理模块的基础;以目标为研究对象制约了复杂系统传感器管理的研究,而以目标任务状态对应的子任务为对象却能使复杂系统简单化;以空中M4系统为背景,首先提出子任务的生成原则,然后按照不同层次规划子任务优先权集合,并采用主客观离差最小化多属性决策方法建立子任务优先权;最后在仿真试验中,验证了该方法的合理有效性.     

任务期间多层级不完全修复件的备件配置优化

针对任务期内普遍存在的故障件报废问题,提出了多层级设备的备件配置优化方法,确定了隐含在备件层次结构中的不可拆卸不可维修单元,通过忽略维修时间将设备中的不完全修复件近似等效为消耗件,并从底层开始逐层把所有下层备件数量折算为顶层备件数量,从而利用伽马分布的可加性计算设备的可用度,最后通过改进的边际算法得到备件分配方案。算例中通过与仿真方法的对比验证得出:只要维修时间不是过长,优化方法所得备件分配方案合理可行、易于实现,基本能满足保障要求。     

基于MPSO的地面防空群维修任务规划研究

针对地面防空群的维修任务规划问题,建立维修任务规划流程,以维修任务的优先级、维修时间和维修保障资源消耗为目标,建立了地面防空群维修任务规划模型,根据战场环境特点,基于置信度法确定多目标参量的权重,将多目标优化问题转化为单目标问题,并采取改进的自适应粒子群优化算法对模型进行求解。通过实例验证,该方法在收敛速度及求解结果质量上均优于传统粒子群算法,可以有效解决地面防空群的维修任务规划问题,对部队维修保障决策具有一定的参考价值。     

末段多层反导作战的任务分解

任务分解是末段多层反导任务规划的基础和前提。为有效提高任务的执行效率,界定了作战任务分解的基本概念,改进了任务分解的方法,提出了任务分解的基本原则,建立了作战任务属性数据表,明确了子任务的结构关系、优先顺序和资源需求。任务分解进一步明晰和细化了反导作战任务,可降低决策的复杂性,提高作战资源的利用效率。     

基于任务的装备维修决策研究

以保证装备的任务成功性和任务后装备的战备完好性为目标,提出了基于任务的装备维修决策的概念,包括以任务成功性为中心的维修决策和以任务后装备战备完好性为中心的维修决策。分析了基于任务的装备维修决策过程;研究了基于任务的装备维修决策方法,主要包括装备任务描述模型、任务-功能-产品映射模型、产品任务功能故障分析方法、装备任务成功性评估模型、以任务成功性为中心的装备维修逻辑决策模型、以任务后装备战备完好性为中心的装备维修逻辑决策模型等;指出装备状态评估和预测、装备任务成功性评估是今后有待深入研究的问题。     

基于改进蚁群算法的战时不确定性路径规划模型求解

战时路径规划的不确定性包括参数、约束条件和决策目标等的不确定性。以基本蚁群算法为基础,结合随机模拟和模糊模拟技术,提出了一种改进蚁群算法来求解战时不确定性路径规划问题,并通过仿真示例与其他算法进行了比较。结果表明：该算法求解效率更高,求解过程更为直观,能够满足战时不确定性路径规划问题的研究。     

敏捷卫星任务规划问题研究现状与展望

任务规划是敏捷卫星执行对地观测任务的有效支撑和重要保证,为深刻理解和准确把握敏捷卫星任务规划研究中的关键问题,对国内外相关研究进行了总结分析,并对下一步研究进行展望。首先阐述了敏捷卫星任务规划问题的描述要素、分类方法和求解难点,然后从点目标、区域目标、立体成像、长条带目标4个方面梳理了敏捷卫星任务规划的研究进展;最后分析了目前研究中存在的成像模式研究较少、规划模型不完善、评价方法单一等问题,并结合发展需求,提出需要从多种成像模式下的任务规划、敏捷卫星组网协同和自主任务规划、高效的求解算法等方面展开进一步研究。     

多属性模糊决策对舰炮射击目标优选

舰炮在现代高科技条件下海战中承担着重要的作战使命和任务,它能否完成被赋予的作战使命和任务,射击目标的优选起着决定性作用.为解决舰炮射击目标优选、决策问题,研究分析了多属性模糊决策方法,以及影响舰炮射击目标优选的因素,提出了多属性模糊决策方法的数学模型和求解最优射击目标排序的新方法.该方法在舰炮射击目标优选中的应用实例表明:通过定量和定性相结合,专家判断和信息处理相结合的多属性模糊决策方法对舰炮射击目标优选、决策具有一定的借鉴意义.     

基于任务可用度的不完全可修系统任务成功性评估模型

针对装备结构复杂、系统对备件修复能力有限、系统子任务层次多、复杂任务系统成功性建模难的问题,首先对任务系统下的各层级任务进行定义,根据各层级任务间的逻辑关系,以任务可用度为保障指标,基于METRIC理论建立了不完全修复系统任务成功性模型;然后,分析了优化后的备件方案下系统任务可用度在不同阶段任务的变化,其走势与实际情况基本相符;最后,通过离散事件建模与蒙特卡洛仿真相结合的方法对模型进行了验证,仿真结果与解析结果基本一致。     

一种多机器人系统任务分配规划算法

针对一类可将复杂任务分解为多目标集合的任务分配问题,提出了一种基于网络图的多机器人系统任务分配规划算法。首先根据目标集合和机器人系统的初始状态,建立对应的网络图。在此基础上,将任务分配问题转换为受约束的最少成本流程问题。为保证获得目标集合的最优解,提出一种结合分支界限原理和拉格朗日松弛原理的最优求解算法。在仿真中,利用提出的算法求解随机设定位置的机器人和目标点集,仿真结果表明,提出的算法可以实现目标点集的优化分配。