地面防空目标优化分配问题研究

在多年来从事指挥自动化系统研究的基础上,对地面防空目标分配中的若干问题进行了研究。其中包括多目标通道地空导弹武器系统杀伤区的确定,各火力单位相对于飞机类、导弹类目标的射击诸元计算,目标优化分配模型的建立及其求解。     

改进遗传算法在防空武器目标分配中的应用研究

针对传统方法在防空武器目标分配时仅考虑双方态势优势的问题,建立了基于综合射击优势和目标威胁度的武器目标分配数学模型,并使用改进遗传算法对该模型进行了求解。该算法相比传统遗传算法主要进行了以下改进：采用排队选择和轮盘赌选择结合的选择方法,采用子代个体部分替换或不替换双亲的方法,采用了自适应变异概率等。并在Matlab环境下进行了仿真,且和传统算法进行了对比,仿真结果证明该算法改进合理,对地面防空火力分配决策研究具有一定的参考价值。     

交互式目标优化分配技术研究

近年随着网络中心战概念的推广推动了分布式目标优化分配技术的发展,CNP算法经过论证是分布式目标分配一种比较有效的方法.分析了该方法的优缺点,提出了一种基于CNP方法的交互式目标优化分配技术,并描述了算法的详细步骤,最后用实例验证了算法的有效性,在目标优化分配方面取得了一定的效果.     

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。     

混编防空导弹火力群目标分配模型仿真

针对混合配置和部属不同类型的防空导弹武器构成全空域的防空系统中多目标的优化分配问题,介绍了混编防空导弹系统的关键要素和武器系统目标分配方法的现状,研究了防空自动化指挥系统中作战单元的的目标分配的原则、要素和约束条件,根据实际的防空导弹的数据处理特点,设计了一种实用可行的目标分配优化算法,并用VB进行了模型的作战仿真。     

防空目标分配中雷达遮蔽区问题研究

目标分配是防空指挥控制的主要任务,而目标相对于防空导弹火力单元的遮蔽判断是目标分配必须考虑的重要因素。分析了目标遮蔽区的判断条件,推导出目标在遮蔽区飞行时间的计算方法,提出了一种快速表示遮蔽区域图的离散处理方法,并研究了考虑目标遮蔽区影响的目标分配问题。通过实例计算,验证了目标遮蔽计算判断和分配方法的合理性,研究结果对实时指挥控制有应用价值。     

用遗传算法实现防空导弹体系的目标分配

根据目前防空作战的特点,对自动化指挥控制系统中的目标分配问题进行了分析,建立了针对不同种空袭敌情的目标分配模型,根据一例来袭空情,通过遗传算法对模型进行求解,得到了比较好的目标分配结果,从而为防空导弹武器系统的目标分配问题提供了一个可行的参考方法.     

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。     

基于遗传算法的目标分配优化模型研究

结合现代防空作战的特点,给出了现代防空作战的目标分配模型,利用遗传算法给出了模型求解的方法及步骤;实践证明该方法解题速度快,结果的精度高,可以为决策者作出科学、准确的决策提供有力支持。     

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。     

高炮群火力优化分配的指派模型

火力优化分配是高炮群指挥控制的关键环节。依据有严格理论证明和实用价值的指派问题及其解法(匈牙利法),构建了一对一射击和多对一射击情形下的高炮群火力优化分配的指派模型,探讨了该模型的求解,分析了该模型的实际应用,并通过具体实例对该模型进行了初步验证。该模型的解法被证明是多项式时间算法,满足作战实时性要求。实际应用表明该模型用于解决高炮群的火力分配问题是有效的。     

基于改进粒子群算法的联合火力打击目标分配研究

针对联合火力打击目标分配涉及影响因素多、存在大量参数和变量的特点,建立了联合火力打击目标分配模型,采用改进的粒子群算法探讨了目标最优化分配问题。对粒子群算法中解空间存在的可能解进行编码,将可能解进行交叉、变异和选择操作得到新的粒子个体,不断迭代,从而得到可行的最优解。通过对一个作战想定的多次仿真,进一步表明了算法的可行性和有效性,为指挥员科学决策提供了依据。     

联合作战目标协同模型构建与求解方法?

在对联合作战目标协同研究内容分析的基础上,提出了多任务部队与多作战目标的协同目标分配模型,其融合了目标综合价值、目标打击有效性、目标威胁适配度、目标类型匹配、目标距离匹配等因素。通过对各因素量化并将协同目标分配模型转换为指派问题进行求解,验证了分析方法的可行性。     

区域联合作战装备保障任务分配模型

现代信息化战争是体系与体系的对抗,区域作战联合装备保障成为信息化条件下装备保障的主要方式,实施科学正确的装备保障指挥,进行保障任务分配对于提高保障效益具有非常重要的意义。通过区域作战装备保障任务的特点,依据区域保障要求建立了包括转场时间在内和不同作战方向上作战单元的重要程度不同的装备保障任务分配模型,保证了重要方向上最晚完成保障任务的作战单元保障时间最短和非重要方向上最晚完成保障任务的作战单元保障时间最短。最后,应用遗传算法给出了区域联合作战装备保障任务分配模型的求解方法和步骤,具有一定的科学性和实用性。     

基于改进鸽群优化的直升机协同目标分配

针对多直升机协同目标分配问题,建立了基于敌我相对态势的对地打击多目标的分配模型。引入多Agent系统机制,加快了有益信息在系统中的流动;并借助雁群成员在飞行中借鉴雁群整体经验的操作,来修正鸽群算法中地标算子的寻优方向,进而提出了基于多Agent的改进鸽群优化的问题求解策略。最后,以典型的直升机对地作战目标分配问题为背景,仿真验证了模型及其求解算法的合理性和有效性。     

改进遗传算法的导弹目标分配方法

针对遗传算法在解决导弹目标分配问题中的困难,将火力单位的目标分配问题变换为针对导弹的目标分配问题,之后应用遗传算法求解,求解后还原为火力单位的分配结果,并用实例验证了应用遗传算法的可行性.之后,引入"优势"基因对标准遗传算法进行改进,大量实例表明,改进后的算法提高约60%的搜索效率.     

驱护舰编队防空火力分配决策模型研究

驱护舰编队防空火力分配的确定和优化是最大限度地发挥驱护舰编队的整体作战能力的关键。为了高效地发挥驱护舰编队火力优势,用运筹学理论建立了驱护舰编队防空火力分配决策问题的优化模型,分析了各种解决此模型的方法的优缺点,并尝试运用粒子群优化理论(PSO)求解该模型。实例计算分析表明,所提出的方法较好地解决了驱护舰防空火力分配决策问题,为舰艇编队指挥员进行防空火力分配决策提供了一种有效的参考处理方法。     

分布式遗传模拟退火算法的火力打击目标分配优化

根据火力打击规则,建立了多目标函数的目标分配模型,提出了分布式遗传模拟退火算法对模型进行求解。分布式遗传模拟退火算法基于经典遗传算法进行改进:将单目标串行搜索方式变成多目标分布式搜索方式,适用于多目标寻优问题求解;采用保留最优个体和轮盘赌相结合的方式进行个体选择,在交叉算子中引入模拟退火算法,使用自适应变异概率,较好地保持算法广度和深度搜索平衡。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和可靠性。     

“发射后不管”的舰空导弹目标分配模型

针对空袭手段的不断发展变化,基于对“发射后不管”的舰空导弹武器系统的制导原理分析,采用定性与定量相结合的方法探索目标分配问题。在分析传统的舰空导弹目标分配模型的基础上,分别建立了火力单元不饱和条件下目标分配模型和火力单元饱和条件下目标分配模型,算例分析表明,采用此种建模方法能够充分发挥“发射后不管”的舰空导弹武器系统具备连续抗击多目标能力的优点,为舰艇指挥员在防空反导作战中进行指挥决策提供一定的依据。