多级网络物资前送决策模型及并行禁忌搜索算法研究

战时多级网络物资前送研究主要集中在单级网络、确定型模型和规划求解方面,对战场不确定环境下的多级物资分配网络研究较少.在考虑时间、成本的基础上,结合战场实际,运用泊松过程建立了基于敌侦察不确定形态下的随机风险模型,并构造了战时多级网络物资前送决策模型.通过对模型特点分析,结合随机游动算法构造了并行禁忌搜索算法,并通过实例对模型进行求解分析.实验结果表明,所建模型适合不确定战时条件下的多级物资前送实际,并行禁忌搜索算法能够有效求解所建模型,获得物资前送方案,为决策者提供科学依据.     

基于两阶段优化模型的海上横向补给规划研究

为研究海上横向补给过程,提高海上补给效率,对海上物资补给及舰船补给顺序进行了优化研究.通过分析横向补给的作业特点,将横向补给规划问题划分为单舰物资补给顺序规划与编队舰船补给顺序规划两阶段优化问题.在区分平、战时不同战场环境情况下,分别利用多智能体仿真模型与整数规划模型,对两阶段优化进行了实现,结果表明两阶段优化模型能够有效地优化海上横向补给方案.     

基于混合遗传算法的多基地多无人机战场物资配送任务分配

战场物资无人机配送是未来后勤保障的一种重要方式。以战时多基地、多无人机保障多需求点的模式为研究对象,通过分析多需求点战场物资无人机配送的特点及决策目标,利用多约束条件下的多车场车辆路径问题对无人机物资配送任务分配进行建模,通过将节约里程法与最近邻算法引入遗传算法中,较好地提高了算法求解速率及解的质量,最后通过仿真算例验证了模型和算法的合理性、有效性。结果表明:模型与算法能够在满足部队需求和给定的配送资源条件下优化物资配送方案,可较好地解决多基地、多无人机的战场物资配送任务分配问题。     

基于启发式遗传算法的岛礁物资补给任务规划

如何适时适量地为岛礁补给物资,是一个亟待解决的重要现实问题.针对岛礁物资补给任务规划问题的主要特点,以补给时间窗、岛礁存储量、补给船载重量等为约束条件建立了约束规划模型,并采用精英保留策略和动态罚函数的约束处理方法,基于5种生成初始种群的启发式规则,设计了一种基于混合启发式规则的遗传算法.根据仿真算例多算法结果对比分析,表明该算法具有较高的求解效率和良好的稳定性,能够有效地求解岛礁物资补给任务规划问题.     

战场不确定环境下考虑敌方打击的后勤供应网络设计

在战场环境下,负责后勤物资分发与转运战场补给中心随时会受到敌方的打击,给后勤供应系统的设计优化带来了巨大挑战。鉴于此,研究了战场不确定环境下的后勤物资供应网络设计优化问题,考虑了供应和需求的不确定性,建立了优化问题的整数规划模型,并开发了基于拉格朗日松弛的启发式求解算法。采用50个小规模的测试用例(包含5个供应节点、20个候选补给中心节点以及50个作战单元节点)和50个大规模测试用例(包括20个供应节点、100个后勤补给中心节点以及500个作战单元节点)测试了算法的有效性与鲁棒性。计算结果显示基于拉格朗日的求解算法可以在短时间内给出问题的近似最优解。     

基于蝙蝠算法的多目标战备物资调运决策优化

战备物资的调运是部队后勤工作中十分重要的一环,面对复杂多变的战场环境,战备物资调运必须进行科学合理的决策优化。然而现有战备物资调运模型的优化模型较为复杂,如果涉及较多供应点和目标要求则不易实现。针对涉及多个调运点的多目标战备物资调运问题,提出一种新的决策优化模型,利用启发式蝙蝠算法进行优化计算,发挥出蝙蝠算法易于实现、性能优越的特点,较好地解决了涉及较多供应点的多目标战备物资调运决策优化问题,并结合一个仿真算例,证明该方法相对于其他方法更具简易性和有效性。     

基于模拟退火算法的舰艇编队海上补给规划

为有效优化舰艇编队海上补给的规划过程,首先在阐述三种不同补给策略的基础上,以送报男孩策略为例建立了平时及战时状态下的海上补给规划模型;然后,分别以最小补给时间及最大作战效能为目标进行了建模,同时考虑了战时状态下补给物资种类的选择,并在此基础上运用模拟退火算法,类比传统旅行商问题(TSP)进行算法设计及模型求解;最后,以某舰艇编队物资补给任务为例进行计算,得出了最优补给路径、补给舰船及物资种类。结果表明:运用模拟退火算法解决此类问题具有有效性及可行性。     

基于多智能体决策技术的远海物资保障模型

针对远海防卫后勤保障特点,基于Anylogic仿真软件,以作战力量、保障点、保障力量等为智能体模拟了远海物资保障流程,建立了远海物资保障模型,提出了两种保障方案,并以成本费用、补给时间、补给效率为指标,对两种方案进行了对比评估,得到了最优保障方案。结果表明,利用多智能体仿真技术能有效实现远海物资保障方案问题求解,降低补给时间和成本,提高补给效率,为远海物资保障方案的研究提供技术参考。     

多机协同对空目标探测与攻击任务的最优分配

针对信息化条件下多机协同空战中需要协同制导的问题,建立了探测任务和攻击任务分配的模型。首先根据战场态势和雷达探测能力建立探测任务分配模型,然后根据战场态势和武器作战能力建立攻击任务分配模型,最后将此多目标决策问题转化为单目标优化问题。通过建立可行解到粒子间的映射,提出了粒子群优化算法对该优化问题进行求解。仿真实验表明了该模型与算法的可行性与有效性。     

潜艇与侦察兵力协同布雷建模及仿真

针对现代布雷作战中现有协同布雷研究方法的不足,提出了一种新的潜艇与侦察兵力协同布雷方法。根据侦察兵力在不同协同布雷阶段完成作战任务的不同,分别构建了侦察兵力担负战场预警和战场引导作战任务的协同布雷模型,优化了水雷线计算模型,改进了侦察兵力协同潜艇引导布雷行动模型,并对所建模型进行了仿真,仿真结果验证了模型的有效性和合理性,并较全面、合理地反应了布雷作战的实际。     

战区多需求点装备物资紧急调运模型及算法

在战区装备保障过程中,装备物资调运是一项非常重要的工作,其好坏直接决定战区装备保障任务能否迅速并有效执行.在战时情况下,战区装备物资调运问题必须考虑复杂性、时效性、安全性等要素,基于此构建了不同时间因素限制条件下的两种多需求点装备物资紧急调运优化模型,进行了详细的逻辑分析和推导,分别给出了模型的算法,并通过实际算例验证了模型的适用性和算法的有效性.     

考虑供应损失的战场供应网络设计

通过优化分发节点的位置,以及分发节点或供应节点与作战单元的物资供应关系,来最小化战场物资保障的成本,建立战场供应网络的整数规划模型.设计了拉格朗日启发式算法来求解该问题,最后通过包含20个供应节点、80个候选分发节点和200个作战单元的大规模优化问题验证了算法的有效性,计算结果显示本文设计的求解算法可以在短时间内计算出问题的近似最优解.     

面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法

针对多目标搜索及跟踪场景,研究了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法。首先,基于信号检测理论和克拉美-罗下界,分别推导了雷达搜索性能与跟踪性能评估指标;在此基础上,建立了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配模型,即以最大化雷达工作性能指标为优化目标,以满足给定系统资源限制为约束条件,对雷达搜索及跟踪任务中节点选择、辐射功率和任务时间等参数进行联合优化设计;最后,针对上述优化问题,采用基于内点法和粒子群算法的三步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足给定系统资源限制的条件下,有效提高雷达系统搜索性能和跟踪精度。     

基于模拟退火和共同进化算法的协同航路规划

针对多飞行器协同作战的协同航路设计问题,提出了一种基于模拟退火和共同进化算法的协同航路规划,建立了基于共同进化计算的航路规划问题模型和相应的适应度函数.算法利用极坐标表示每个飞行器的航路点,缩短了染色体编码长度,提高了优化效率,并将模拟退火的Boltzmann接受机制引入共同进化算法,对共同进化操作后的新解进行判断接受与否.仿真结果表明了该方法的有效性和可行性.     

优化多星协同观测的改进广义模式搜索算法

多星协同观测可以最大化卫星的整体效能,如何对多星进行部署是一个设计空间大、设计变量多的优化问题.对此,提出了基于Kriging模型的改进广义模式搜索算法.在算法的搜索步,通过代理模型最优和最大期望提高在当前网格内进行选点,避免选择的盲目性;在筛选步,利用代理模型预测筛选集中各点提高的比例并排序,减少不必要的仿真分析.最后,采用该算法对多星部署方案进行优化,通过对比发现,算法性能优于STK-Analyzer,证明了算法的可行性和有效性.     

需求可拆分的应急物资调度问题的蚁群算法

应急物资调度问题是个典型的需求可拆分的车辆路径问题,区别于传统的车辆路径问题,将每个需求节点只能由一辆车访问的约束去除,允许需求节点由多辆车进行访问。针对应急物资调度问题的特点,建立相应的多目标车辆路径数学规划模型(SDVRP),并根据模型特点设计改进蚁群优化算法。最后,进行相应的算例分析,验证了该模型和算法的有效性。     

一种基于蚁群算法的准动态防空武器分配算法

武器目标分配问题是一个典型的限制组合优化问题,旨在得到在整个防御阶段中针对目标函数的最优武器分配方案。分配算法主要分为静态和动态两大类。针对传统静态分配模型中存在的几点问题,提出了基于时间窗的准动态武器目标分配算法,该算法综合考虑拦截概率、拦截时间和武器耗费多个优化指标,并将该算法推广至多类防空武器的优化分配中。通过大量实验验证,该算法在性能、时间复杂度等方面均有较大优势,并且能较好地适应战场态势的变化,及时调整分配方案,具有很好的实用性。     

机动部队配合解放军登陆作战后勤保障问题探讨

未来武警机动部队配合解放军登陆作战,将面临特殊的战场环境和高强度的战斗,后勤保障呈现出许多新的特点。一是投入兵种、兵力多,后勤指挥协同复杂;二是部队跨海作战,背水攻坚,物资补给困难;三是敌高科技武器装备杀伤、破坏能力强,我人员伤亡和物资消耗必然增多,保障任务繁重;四是敌侦察系统先进,后勤装备、物资隐蔽困难等。针对这些特点,武警机动部队在未来登陆作战中的后勤保障工作应着重把握以下三个问题。     

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...     

岸舰导弹作战单元多目标投送模型及解算方法

为了解决战时岸舰导弹作战单元投送定量决策问题,针对复杂多变的战场环境,构建了具有时变运输网络特征及动态需求约束的多型岸舰导弹作战单元投送优化模型;基于该模型,从种群初始化、粒子更新等环节对多目标粒子群算法进行了改进,设计了岸舰导弹作战单元投送优化算法,仿真结果表明模型及算法可以提供多个兼顾安全性和时效性的高质量投送方案,能够支持作战单元投送的快速、精准决策.