基于云遗传算法的防空导弹目标分配问题

针对传统遗传算法在防空导弹目标优化分配中存在的缺陷,提出了一种更为有效的云遗传算法。通过该算法对防空导弹目标分配模型进行仿真求解,得出防空导弹射击目标的最优目标分配方案。通过算例分析,云遗传算法相比传统遗传算法收敛速度快,搜索效率高出一倍左右,对产生局部最优解情况进行了合理有效的控制,可操作性、优越性更强。     

用结构自适应前馈网络解算多目标导弹攻击区

多目标导弹攻击区的实时解算是机载多目标攻击武器系统得以技术实现的中心环节。阐述了“多目标导弹攻击区”的概念 ,探索了其解算的技术途径 ,提出了“实时、高精度和低存储”的解算要求。根据上述技术要求 ,设计了基于网络灵敏度统计分析的多层前馈网络结构自适应算法 ,以用于训练合适规模的多层前馈网络逼近器。在此基础上 ,进行了系统仿真研究 ,研究的结果表明了该方案的应用前景。     

多无人机协同攻击目标决策

论文针对多架无人机相互协作攻击多个敌对目标的武器目标分配决策问题进行了研究。利用层次分析法（AHP）和灰色关联分析法评估了威胁指标的权重,针对协同攻击空战模型中受威胁大的无人机无需参与攻击,而采用机动躲避策略的特定情况提出了一种启发式遗传模拟退火（HGASA）求解算法,实现了武器目标攻击决策的求解。仿真实验表明,本文提出的HGASA算法对决策方案的求解速度和求解质量与现有的遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)等算法相比均有明显提高。     

中远距协同空战多目标攻击决策

根据先进战斗机的技术特点和中远距协同空战发展方向,提出一种基于先敌发现、先敌发射、先敌摧毁能力的空战态势分析模型。同时,将并行遗传算法与分布估计算法相结合的并行分布遗传算法应用于上述模型,给出了求解多目标攻击决策问题的算法。最后利用具体算例进行仿真验证。结果表明空战态势分析模型能够较为准确地描述中远距多机协同空战,采用的算法具有较好的可行性和实时性,为中远距多机协同空战的多目标攻击决策提供了新的思路和方法。     

超视距多目标攻击排序及火力分配建模与解算

针对未来超视距空战条件下的多目标攻击排序和制导武器火力分配问题,提出了一种用以评估超视距空战作战效能的综合优势指数法;当目标数多于攻击机数时,通过构造综合优势矩阵,将非平衡指派问题转化为平衡指派问题,并建立了多目标攻击排序的0-1规划模型,该模型可解决对多个目标同时攻击的排序问题;以2对8攻击排序为例,利用求解线性规划软件Lindo6.0进行解算。最后,建立了1对4攻击火力分配的非线性规划模型,并利用求解非线性规划软件Lingo5.0进行解算。计算结果验证了建模的合理性和运用Lindo、Lingo软件求解较大规模目标攻击排序和火力分配问题的实时性。     

密集火力打击目标选择及WTA求解算法

针对舰艇编队进行攻击作战任务时,目标数量多且攻击火力有限的情况,提出了基于模糊隶属集理论的目标任务契合度计算方法,有助于减少主观判断的失误,找到任务价值最高的目标;同时,进行密集火力攻击时,提高火力的攻击密度的重要途径就是进行合理的目标火力分配,通过考虑火力单元转火攻击时间准备问题,建立多波次火力攻击平台目标分配模型,并采用改进的多层次编码的遗传算法,通过算例证明求解效率较高,可以适应作战需要,并有助于提高战场决策和战场武器资源分配效率。     

基于NSGA-Ⅱ的WTA多目标优化(英文)

将多目标遗传算法NSGA-(改进的非支配排序遗传算法)应用于求解武器-目标分配(WTA)问题。首先,针对以往在建立防空型WTA问题的优化模型上的片面性,把WTA问题看做多目标优化问题,建立了综合考虑作战效能和防御效能的WTA双目标优化模型。然后在此基础上,研究和应用了NSGA-来求解WTA问题。最后由仿真算例验证了NSGA-在WTA问题中的应用可行性,表明了NSGA-可以快速地搜索到WTA多目标优化的Pareto最优解集,从而为求解WTA问题提供了一条有效途径。     

军事资源匹配多目标建模与求解算法

针对军事资源匹配问题的多目标特点,建立了军事资源匹配多目标优化模型,并结合模型特点,设计了一种改进的非支配排序遗传算法对问题进行求解。最后,通过仿真算例对提出的模型和算法进行验证,仿真实验结果证明模型和算法能够有效求解多目标军事资源匹配问题。     

匈牙利算法在多目标分配中的应用

在多目标攻击决策中 ,根据 Harold提出的目标优势函数 ,分析了使所有目标机的总优势函数为指派问题 ,运用匈牙利算法对 n对 n的最优目标分配指派问题进行求解 ,并把它推广至 n对 m的多目标分配中。仿真结果表明匈牙利算法对于此类多目标分配指派问题的求解是十分有效的。     

未来中远距协同空战多目标攻击决策研究

根据先进战斗机的技术特点和未来中远距协同空战发展方向,提出一种基于先敌发现、先敌发射、先敌摧毁能力的空战态势分析模型。同时,采用一种将并行遗传算法与分布估计算法相结合的并行分布遗传算法并将其用于多目标攻击决策。最后利用具体算例进行仿真。结果表明空战态势分析模型能够较为准确地描述未来中远距多机协同空战,采用的算法具有较好的可行性和实时性,为中远距多机协同空战的多目标攻击决策提供了新的思路和方法。     

机载多目标攻击武器系统作战飞行程序设计

机载多目标攻击武器系统是当今航空武器系统研究的重点和发展的标志 ,其作战飞行程序设计是系统顶层设计的主要内容之一。综合了已有的研究成果 ,绘制了机载多目标攻击武器系统的功能逻辑流程图。在此基础上 ,采用模块化设计思想 ,进行了机载多目标攻击武器系统的作战飞行程序的组织结构设计 ,并阐述了基于表驱动和时间刻度管理的系统任务调度技术。     

蒙特卡洛法的截击空战仿真

针对具体空战环节,应用蒙特卡洛方法仿真了截击空战的全过程,提出了截击空战仿真的程序逻辑方案;并结合具体实例,得出仿真数据,定量分析了空战毁伤概率,进而分析了截击空战的作战效能。仿真结果比较符合实际空战情况,具有一定的创新性和实际应用价值,其分析问题解决问题的方法和过程对解决类似的问题有一定的借鉴意义。     

人工智能在火控系统中的应用

研究了空战时的决策问题,并对人工智能技术用于空战中机动目标的战术机动决策模拟做了尝试,讨论了计算机控制机动目标的战术机动决策逻辑的设计方法,同时也进行了数字仿真。     

多机协同目标与火力资源分配

在协同空战中,快速正确的空战决策是己方战机少受敌方伤害并取得战争胜利的前提。目标与火力资源分配是决策过程的重要部分。多机空战与单机空战相比有明显的不同,不同之处是面临多个敌方目标,根据我方资源最优分配作战对象和火力,基于遗传算法实现了两种算法的有人无人目标与火力资源分配。仿真结果表明,带有毁伤概率门限的算法既节省火力资源又快速有效。     

不确定情况下协同空战目标分配方法

现代空战环境下出现的大量不确定信息, 现在常用的协同目标分配模型都没有考虑到这种情况.针对这种情况,将随机规划引入到协同空战目标分配研究中,在一般期望值模型的基础上,建立了多机空战协同目标分配期望值模型,并利用随机模拟、神经网络和遗传算法结合而成的混合智能算法来求解该期望值模型.2∶4协同空战仿真结果表明该模型的有效性.     

双机空战的仿真与分析

用矩阵博弈理论、计算机仿真的方法研究了空战过程,使双机的空中格斗阶段─目标的跟踪、射击、弹道计算及射击效果的评定连续化,并用ＦＯＲＴＲＡＮ─７７语言编程在计算机上进行了Ｆ＿Ａ、Ｆ＿Ｂ两种飞行的空战,仿真结果与实际情况基本一致。本程序具有通用性,可对不同种类的飞机及武器系统的性能作出定性和定量的分析和评估。     

信息支援条件下协同空战态势评估研究

针对现有空战态势评估方法表现形式不够直观、模型简单的问题,提出一种将威力场与遗传神经网络相结合的态势评估方法,并将其应用于信息支援条件下的协同空战态势评估.分别从攻击能力、探测能力、电子干扰能力、生存能力、通信能力、告警能力、协同能力以及决策能力等方面构建威力势模型.利用遗传算法优化BP神经网络,并将其应用于编队作战能力评估.最后利用具体算例进行仿真验证,结果表明该方法是正确可行的.相比于传统态势评估方法,该方法在信息支援条件下的超视距协同空战态势评估中具有全面性、直观性、准确性等优势.     

空战模型研究

本文论述了空战一般作战模式厦空战构模特点,并具体构造了一个集团军作战规模的训练用空战模型。利用该模型对不同空战编队的作战效果进行了计算,其结果可用干战术分析。     

舰空导弹模糊加权射击效能评估模型

为了给舰艇防空作战指挥决策提供依据,根据舰空导弹防空作战的特点,借鉴传统的作战效能评估方法,提出了用模型加权射击效能评估的方法来进行舰空导弹防空作战效能评估,建立了舰空导弹模型加权射击效能评估模型,并通过算例说明了作战效能评估中模糊权重的确定方法.提出的方法和建立的模型可作为构建舰艇防空作战指挥决策模型的基础.