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武器目标协同火力分配建模及算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前火力分配模型的不足以及实际作战的需求,对武器目标协同火力分配问题进行了研究,建立了火力分配层次结构;通过对火力分配原则的研究,结合打击目标选择和弹目分配,建立了以导弹武器作战效费比为总目标,以目标毁伤要求为约束的火力分配模型。采用遗传算法求解火力分配问题,根据问题的特点和问题中的启发信息,对遗传算法进行了改进。仿真结果表明,改进算法的性能有较大提高,可用于解决复杂武器目标分配这类非线性整数规划问题。 相似文献
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张先剑 《国防科技大学学报》2019,41(2):185-190
大规模作战具有高动态、非完全信息和不确定性,在分析归纳目前解决动态武器目标分配问题的一系列方法的基础上,尝试构建基于双方动态博弈的攻防对抗综合数学模型,并利用纳什均衡和帕累托最优算法进行分阶段求解。结果表明,该数学模型和博弈论方法结合能够有效解决武器目标动态分配问题。 相似文献
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针对武器目标分配问题,提出一种改进蛙跳算法来求解空间受限的武器目标分配。首先,基于武器目标分配原则建立多约束条件下武器目标分配模型,并将多目标优化问题转化为单目标优化问题;其次,采用基于非支配等级和拥挤度因子的精英选择策略改进初始种群的多样性和均匀度,提升算法最优解的质量;最后,通过合理的想定背景进行仿真计算,结果表明:该方法可有效平衡搜索时间和全局最优解质量,可作为编队防空作战时武器目标分配的一个不错选择,通过与SFLA算法和遗传算法进行比对分析,表明该算法相对SFLA算法求解的最优解质量高,相对遗传算法搜索效率高。 相似文献
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针对不同作战平台上多个武器单元对一批目标进行射击时的武器目标分配问题,建立了该问题的数学模型。采用混沌人工鱼群算法对动态条件下的武器目标分配问题进行求解,并设计一个实例进行仿真实验。仿真结果表明,在时间约束条件下该算法较遗传算法更具优越性,验证了混沌人工鱼群算法用于动态武器目标分配的有效性。 相似文献
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武器-目标分配是防空作战指挥决策的重要内容之一,针对此问题大多数的研究都过多考虑己方的态势和有限的目标信息,对敌方目标意图的认知鲜有涉及,结合空中目标作战意图,提出一种意图驱动的防空动态武器-目标分配方法。考虑到敌机的行为对我方决策产生的影响,对采集到的敌机群数据,将专家经验封装为标签,训练融合注意力机制的双向长短期记忆网络(BiLSTM-attention)进行意图识别,根据敌方不同作战飞机的意图,以及敌机的被动属性、我方武器属性、战场环境信息和实时动态信息,提出了意图驱动的武器-目标分配模型(intent-WTA),使用费用流算法在较短的时间内准确获得最优的武器-目标分配策略,实验仿真结果表明,所提方法可以准确、高效地根据战场局势的动态变化进行武器-目标分配,满足防空作战的实战要求。 相似文献
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遗传算法在多目标分配中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
饱和攻击是未来海战中常用的作战样式。在编队进行防空作战时,面对敌方来袭的多个目标,如何有效地分配我编队的武器,使作战效能达到最大?本文提出将遗传算法用于战术软件中的目标分配模块,搜索目标分配的最优方案。 相似文献
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有效武器目标分配(WTA)是防空阵地的核心。分析了目标毁伤收益、武器损伤关键战术指标因素,提出基于效费比的WTA评价标准,建立了针对多目标的WTA模型,并研究了用遗传算法求解模型的方法。该遗传算法通过设计一种武器目标分配的染色体编码,利用最优保存策略选择运算、均匀交叉运算、非均匀变异运算来求解。仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。 相似文献
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无人机作战与反无人机作战已成为现代战争一种非常重要的作战样式。如何快速针对来袭的多个无人机目标合理分配火力,提出最优的分配方案,是现代防空作战的重要课题。然而,当前军队尚缺少专门针对小型化无人机作战目标火力分配的研究,而传统意义上的火力分配模型已不能满足反无人机作战指挥决策的需求。采用基于深度强化学习的防控策略评估技术可动态性生成一个可行拦截方案。本文基于深度强化学习方法的初期决策,针对其无法满足火力分配决策所需的多种解决方案和决策结果不可控的问题,利用遗传算法的优势,建立了一个改进遗传算法的优化模型,有效解决了深度强化学习目标分配初期决策的结果优化问题,并通过仿真结果对比分析,验证了算法的可行性和有效性。此方法可以进一步应用于诸多易早熟收敛的小规模目标分配问题。 相似文献
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武器-目标分配(WTA)是防空作战指挥控制决策的核心环节之一.针对传统的多级分配模型效率低、动态性差的不足,通过叠加武器射击周期并增加分配轮次的方式对模型进行改进,使其能够更好地适用于目标数量多且实时性较强的防空作战场景.针对常用的WTA算法收敛慢、稳定性差的不足,求解过程采用KM算法以适应改进后动态模型的实时性要求.... 相似文献