基于NSGA-Ⅱ的防空部署优化方法

针对防空部署的特点,根据Markov状态转移链建立了防空武器的防御效能模型,并在考虑了防空武器平均防御总成本的基础上结合防御效能模型建立了多目标的防空部署优化模型,进而设计了求解防空部署优化模型的NSGA-Ⅱ多目标优化算法,并通过仿真得到Pareto最优解集,从中选取了相对最优解作为防空部署优化的最终结果.仿真结果表明...     

基于NSGA-Ⅲ算法的多目标分配方法研究

传统的任务分配算法主要解决特定问题下的单目标优化问题,难以适应真实战场协同打击任务下复杂的态势.为此,考虑无人机协同打击任务中航迹长度、目标打击效果、目标价值收益、武器成本等因素构建无人机任务分配多目标优化模型,并基于非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,N...     

有源干扰条件下基于NSGA-Ⅱ的雷达网优化部署方法

在有源干扰条件下,雷达网部署直接影响着防区内指挥信息系统的预警监测能力。由于防区内由分散于不同位置,且重要度不同的责任区组成的,那么实现全方位全纵深的预警能力,将是雷达网部署的重要方面。根据覆盖系数和重叠系数为主要优化目标,基于NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化。首先定义了覆盖系数和全局重叠系数两个指标,尤其是全局重叠系数打破了以往重叠系数的概念,从全局出发引导雷达网优化部署;同时,提出基于NSGA-Ⅱ的多目标优化部署算法,采用诱导跳跃、基因到位、诱导交叉等候选解生成方式,保持种群多样性,提高算法收敛性。实验表明,部署优化算法耗时较低,不同干扰源部署态势使网络节点部署产生较大差异,多样的候选解生成方法明显提高了算法的收敛速度。     

基于模拟退火算法的防空导弹体系优化部署研究

依据防空导弹体系部署的原则和要求,应用模拟退火算法(简称SA算法),解决防空导弹体系优化部署问题。通过对该算法的具体步骤的详细介绍,结合实例进行仿真,得出各型防空导弹组成体系时的优化部署,能够很好的解决关系防空导弹体系整体作战效能发挥的重心问题,为决策者提供参考。     

一种基于Taguchi方法的混合NSGA-Ⅱ算法

提出一种基于Taguchi方法的混合NSGA-Ⅱ算法,即用Taguchi方法来改造NSGA-Ⅱ算法的交叉操作和变异操作,目的是提升NSGA-Ⅱ算法的优化能力.针对多目标优化测试问题的实验表明该方法能够显著提高NSGA-Ⅱ算法的优化效果,而且该方法不改变NSGA-Ⅱ的算法框架,易于实现.     

舰艇编队防空火力区划分方法研究

通过分析水面舰艇编队内各平台防空火力区,建立了编队防空火力区模型,提出并对比了两种不同的防空火力重叠区划分方法。对基本队形和复杂队形的编队进行了防空火力区划分仿真,仿真结果验证了火力区划分方法的有效性,可为编队协同作战指挥决策提供基础。     

基于遗传算法的编队区域防空武器分配方法

针对舰艇编队内多型区域防空武器抗击多型来袭反舰导弹问题,提出一种基于遗传算法的区域防空武器分配方法.该方法以防空武器可用性和消耗值以及编队队形配置为约束条件,以最大化编队的生存总价值为优化目标;采用二进制数字串表示变量,以解决传统二进制编码的邻值突变问题;用矩阵形式表示解空间,以方便观察计算结果和引入松弛技术.仿真计算结果表明,该分配方法能够有效提供多种区域防空武器抗击两型来袭导弹时的武器分配方案,计算结果优于神经网络方法.     

防空导弹抗饱和攻击多目标环境构建技术

分析了影响防空导弹武器系统作战能力的主要因素和饱和攻击概念,介绍了防空导弹武器系统抗饱和攻击能力考核方法,着重介绍了无人机编队靶标技术、空馈式电子靶标技术和雷达中频注入技术,对3种不同类型目标特点进行了比较分析,以具有4个阵面相控阵雷达的舰艇为例,结合不同类型目标的各自特点,设计了具有战术背景的防空导弹武器系统抗饱和攻击多目标威胁环境。     

基于信息熵与TOPSIS法的城市防空掩护目标优选

基于信息熵与TOPSIS法的城市防空掩护目标排序优选方法,通过评价指标的信息熵值,得到信息熵权重;利用TOPSIS法确定正、负理想目标,计算各目标到理想目标的距离,进而得到各目标与理想目标的相对贴近度,据此完成城市防空掩护目标的排序优选.算例表明了方法的可行性.     

基于空域分割的防空部署效率评估模型

为了提高防空系统的作战效能,对防空部署效率评估非常必要。在分析了影响防空导弹部署效率主要因素的基础上,从进袭方考虑,对作战空域实施离散化处理,并引入危险系数等概念,建立了部署效率评估模型。可为防空部署效率评估提供一个新的思考和研究角度,具有一定的理论参考价值。     

编队防空火力兼容约束优化问题的COEA方法

针对编队协同防空作战中存在的武器之间的火力兼容约束问题,建立了多种武器火力兼容约束条件模型,通过将火力兼容约束条件转化为遗传进化算法中适应度值的惩罚因子,提出了一种用以解决带有火力兼容约束的WTA问题的改进约束优化进化算法,给出了算法的具体步骤,以多种软硬武器协同防空武器目标分配任务为情景设定,仿真实验结果表明,该算法能够有效解决协同作战WTA问题中存在的火力冲突约束问题。     

加强防空导弹部队和歼击航空兵部署建议的 论证方法

兵力需求是作战筹划的重要内容之一,防空兵力需求的估算是防空作战指挥员和指挥机关平时进行战场建设,战时实施兵力集结与调动的基本依据。本文提出了一种加强防空兵力部署建议的论证方法,在不使用复杂的冲突空域仿真模型的情况下,使军事指挥机关能够高效地确定冲突双方兵力对比关系以及期望的作战行动效能;拟定在任何一个部队责任区内,防空导弹部队和歼击航空兵部署战斗编成的论证建议,供部队指挥员决策参考。     

水面舰艇编队区域防空导弹目标分配模型研究

区域防空导弹目标分配方法是水面舰艇编队防空作战需要解决的一个重要问题。在"发射-观察-再发射"的防空导弹分配策略基础上,提出了2种解决目标分配问题的整数线性规划模型,并运用防空作战想定验证了分配模型的有效性。计算结果表明,所提出的模型能够有效求解出区域防空导弹的目标分配方案,证明目标分配模型具有实用价值。     

避免防空火力过剩的地面兵力防御部署优化模型

针对地面防空兵力部署问题,构建防空兵力部署数学模型,在目标函数中引入指数函数,避免防空火力过剩的问题,以贴合实际作战场景;提出基于遗传策略的防空兵力部署求解算法,采用实数编码方式,并通过仿真算例验证了模型和方法的有效性与合理性,为实现防空作战指挥自动化决策、提升作战防御响应速度提供支持。     

地面防空作战部署方案优选与改进方法

在地面防空作战部署的建立过程中,要实现部署方案的优化是很难的,而有限方案的优选通常又难以穷尽各种部署可能,从而可能遗漏某些更好的方案。分析了部署方案的有关特征,在此基础上提出部署方案贴近度的概念,并由此建立部署方案的改进方法。本方法目标明确,计算量小,尤其适合于大规模部署且需融入人工评价的情形。     

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。     

基于NSGA-Ⅱ多目标优化的C2组织设计

把NSGA-Ⅱ算法用于求解C2组织设计问题.分析了C2组织设计常见处理算法在优化目标处理和算法流程两方面存在的问题,给出用NSGA-Ⅱ算法求解C2组织设计问题的算法设置.把NSGA-Ⅱ这样一种多目标优化算法引入C2组织设计问题,改变了以往研究此类问题时只能定义单个指标的情况,使领域专家能定义和研究新的优化目标.针对C2组织设计问题的特性做了调整后,实验结果数据表明NSGA-Ⅱ可以迅速地同时得到高质量和富有启发性的一群优化结果.     

基于改进遗传蜂群算法的武器系统优化部署问题研究

针对重点保卫目标区域武器系统应对多目标的合理配置问题,建立了武器系统优化部署模型,对每个子目标函数进行加权分析,建立了获得最优方案数学模型,并针对该模型提出了基于改进遗传蜂群算法。该算法在基本人工蜂群算法的基础上,引入遗传算法中的交叉操作与变异操作,并结合改进的食物源自适应选择策略,使算法实现了探索与开发的平衡,能够做到初期全局寻优与后期快速收敛。运用Matlab软件编程,利用改进遗传蜂群算法获得了满足重点保卫目标实际情况的最优部署方案,与传统人工蜂群算法和传统遗传蜂群算法对比该算法具有更加优秀的收敛性和效率,可以更加迅速达到目标要求函数值。最终将算法得出的部署方案应用于指控仿真软件,直观展示了基于该算法进行武器系统部署的效果与性能。     

最大生存概率下的编队防空目标分配研究

为研究编队目标武器分配方法,分析了编队防空体系在作战过程中武器系统火力单元状态、分配决策矩阵和目标序列状态的动态更新形式,建立了以编队生存概率最大为最优函数的动态目标分配优化模型。描述了仿真环境,运用不确定目标序列对分配过程进行了仿真。结果表明,所建立的模型能够反映实际情况,得到的关于集火、转火射击和优先分配策略对模型的工程应用具有实际指导意义。     

基于概率度量的兵力部署理论

本文突破了以往以确定性模型研究兵力部署问题的限制 ,将数学规划与概率结合 ,以防空战略作战的兵力部署为背景 ,建立了基于概率度量的兵力部署问题的一系列数学模型 ,并指出了一些有待进一步思考的有关概率问题。