灰色逼近理想解排序法在目标威胁评估中的应用

针对空袭目标的威胁判断问题,分析了空袭目标威胁评判的准则;据此给出了影响目标威胁的主要因素.并给出了主要因素的隶属函数.在此基础上,结合灰色关联度和逼近理想解排序法,用灰色关联度替代逼近理想解排序法中传统的距离,给出了灰色逼近理想解排序法模型;最后,将模型运用于空袭目标威胁排序中,以实例证实此方法的科学性与可行性.     

舰艇自防御的威胁排序方法研究

威胁评估与排序是舰艇自防御系统必须具备的重要功能。在多指标决策理论的基础上,结合灰色系统理论和逼近理想解方法,提出了灰色逼近理想解的威胁排序算法。首先通过建立舰艇自防御的空中威胁排序指标体系,得到各个指标的隶属度函数,再通过主客观结合的有序二元比较法得到威胁评估指标的权重,最后通过逼近理想解的灰色关联度方法对空中目标进行威胁评估与排序,并研究了分辨系数对威胁排序的影响。通过舰艇自防御防空作战实例证明了算法的有效性和工程实用性。     

基于目标运动特征和TOPSIS决策的多目标选择方法

针对现代水面舰艇所布放的箔条、角反射器(体)等无源干扰设施严重影响导弹导引头选择真正舰船目标的现象,提出了一种基于目标运动特征属性信息和改进的逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)的多目标选择方法。通过将多目标选择问题等效成多属性决策问题,借助目标的运动特征,改进了理想解和负理想解的确定方法,最终得到决策模型。仿真试验表明:该方法简单有效,适合于工程应用。     

惩罚与激励变权的空中目标威胁评估

威胁评估是末端防御武器系统作战指挥的重要环节。在多目标决策的理论基础上,综合变权思想和逼近理想解的方法,提出了基于惩罚与激励变权的TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)方法的空中目标威胁评估。首先建立评估指标体系,得到各威胁属性的隶属度函数,再运用变权理论确定指标权重,最后通过逼近理想解的方法对空中目标进行排序,并分析了变权在解决此问题中的优势,证明了方法的有效性和可靠性。     

基于多目标遗传算法和多属性决策的船舶柴油机转速PID控制器参数优化

提出了一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用改进非支配解排序的多目标遗传算法(NSGA Ⅱ)求出Pareto最优解.由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序.给出了某型护卫舰主机转速PID控制的数值算例.计算结果表明,该联合方法通用性好,所设计的PID性能优异,适合工程实际应用.     

基于改进TOPSIS模型的区域防空重点保卫目标优选与排序

根据区域防空重点保卫目标优选的依据和原则,确定了影响保卫目标重要程度的主要因素,建立目标属性矩阵,并运用层次分析法和熵权法进行组合赋权,利用改进逼近理想解的排序法模型对保卫目标的重要性进行了定量分析。实例分析表明该方法合理有效。     

TOPSIS法用于区域防空重点保卫目标排序计算

区域防空作战中优化选择重点保卫目标,集中部署优势防空兵力,才能确保重点目标不受或少受损失.分析了影响保卫目标重要性的主要因素,采取德尔菲法获得指标值,采用层次分析法得到指标权重,利用逼近理想解的排序法对保卫目标的重要性进行了定量分析.最后通过算例对算法的正确性和实用性进行了验证.     

面向能力需求的武器装备组合规划模型与算法

针对武器装备组合规划中存在的选择难、规划难问题,在给定能力需求的条件下,从分析装备的组合变更对整体体系的影响出发,考虑了总的经费预算、年度费用分配、装备规划周期等约束,以能力差距和发展风险最小为准则,构建了双目标优化模型,并设计了基于差分进化和非支配排序的遗传算法的求解算法,获得模型的Pareto解。通过逼近理想解排序法方法从所求Pareto解中求得令决策者满意的折中解。通过一个具体示例验证了模型和算法的有效性,能够为武器装备组合规划提供辅助决策。     

基于逼近理想解排序法的导弹保障性评价研究

保障性评价是实现导弹综合保障目标的重要手段。根据保障性评价指标模型建立了决策判断矩阵,采用层次分析法确定各指标权重,利用逼近理想解排序法对导弹保障性评价进行了定量分析。通过实例分析,这种方法计算简便,可操作性强,有实际应用价值。     

基于灰关联分析的目标分级排序模型

信息化战争中,目标选择与打击环节是联合火力打击作战的关键一环。如何对目标系统进行分级排序,是目标选择与打击的核心问题。运用灰色理论中灰靶决策和灰关联分析等方法,结合层次分析法建立了联合火力打击目标分级排序模型,并给出了模型求解算例。     

TOPSIS法在保障性评价中的应用

保障性评价是实现装备综合保障目标的重要手段。根据保障性评价指标模型建立决策判断矩阵,采用层次分析法确定各指标权重,利用逼近理想解排序法对装备保障性评价进行定量分析。通过实例分析,这种方法计算简便,可操作性强,有实际应用价值。     

基于多属性决策的网络攻击节点选择研究

通过对网络攻击中攻击方收益、攻击方损耗、攻击方遇到的风险进行分析,建立相应的指标体系,利用逼近理想解排序法对网络中节点的攻击效果进行综合评估和排序,有效克服在选择网络攻击节点的方法中,依靠度中心性等网络拓扑单一指标,忽略诸如介数中心性、结构洞等网络拓扑指标,网络攻击代价和遇到的风险等因素进行评价的片面性,为网络攻击方案制定提供依据。     

基于改进TOPSIS模型的防空多目标威胁评估

根据地空导弹武器系统作战使用原则,确定影响目标威胁程度的五个主要因素,建立目标属性矩阵,并运用群体层次分析法（AHP）和熵权法进行组合赋权,将权重运用到逼近理想解的排序法（TOPSIS法）模型中,给出了基于改进TOPSIS模型的多目标威胁评估模型与算法。实例分析表明该方法是合理和有效的。     

改进AHM-TOPSIS的智能化雷达信息处理性能评估方法北大核心

针对智能化雷达信息处理性能评估需求,从雷达信息处理包含的目标检测、目标识别和剩余杂波抑制3种技术着手,构建了智能化雷达信息处理性能评估指标体系。使用评分标度替代比例标度对属性层次模型进行改进,通过改进后的属性层次模型对指标体系进行赋权。在评估模型中引入灰色关联分析法,使用灰色关联系数替代欧式距离,利用改进的逼近理想解排序法对不同方案的智能化雷达性能进行排序,筛选出最优的智能化雷达技术方案。通过智能化雷达的工作数据验证了该方法的有效性。     

基于改进TOPSIS模型的防空多目标威胁评估*

根据地空导弹武器系统作战使用原则,确定影响目标威胁程度的五个主要因素,建立目标属性矩阵,并运用群体层次分析法(AHP)和熵权法进行组合赋权,将权重运用到逼近理想解的排序法(TOPSIS法)模型中,给出了基于改进TOPSIS模型的多目标威胁评估模型与算法.实例分析表明该方法是合理和有效的.     

作战体系效能分析及关键目标选择模型研究

作战体系效能分析及关键目标选择排序是作战筹划决策的核心环节.考虑对抗性、不确定性以及动态性等因素,提出了体系效能分析以及关键目标选择决策框架,构建了效能分析、目标选择以及优化排序的模型,并给出了相应的求解步骤方法,可为指挥员准确快速评估敌方体系能力、选择打击关键目标提供理论和方法支持.     

基于改进TOPSIS方法的坦克分队作战方案优选

针对坦克分队的作战方案优选问题,对于传统的逼近理想解排序方法(TOPSIS方法)提出了一种改进方案。分析了传统TOPSIS方法中的逆序问题,以及上述情况下由于评估方案较少,正、负理想解选取方法不合理的问题。提出了将作战方案的取值空间中各指标边界值作为正、负理想解各指标值的改进方法,使改进后的TOPSIS方法更适合评价方案较少的情况,同时避免了逆序问题。     

引入OODA关联度的火力打击目标排序方法

针对联合火力打击体系破击战法中确定体系破击目标困难的问题,提出一种基于超网络构架OODA关联度算法。该方法引入理想目标清单补充目标打击清单中遗漏的体系目标,区分层次构建包含多个子网络的超网络,在超网络中找到能够实现OODA循环的节点,进而确定各节点的OODA关联度,并通过仿真实验分析各综合评分算法的排序效果。仿真结果表明:OODA关联度独立于其他评价指标,可作为火力打击目标排序的评价维度之一,且使用理想点综合评估算法的排序效果最好,引入OODA关联度的目标排序相比于传统排序法更能体现体系破击战法思想。     

云模型和距离熵的TOPSIS法空战多目标威胁评估

针对传统逼近理想解的排序法(TOPSIS)在空战多目标威胁评估中对战场态势数据精度要求高这一缺陷,提出了一种基于云模型和距离熵TOPSIS法空战多目标威胁评估方法。该方法运用云模型理论对战场态势数据进行模糊表示,并通过定义云元素的大小和距离测度公式实现了两者结合。考虑目标各属性的权重对分析结果的重要性,运用距离熵理论来分配各属性的权重,进而建立加权决策云矩阵,根据相对贴近度的大小确定各方案的威胁程度。最后,通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

基于TOPSIS法攻击机编队主攻方向选择研究

针对影响攻击机编队主攻方向选择因素的特点,依据逼近理想点排序法基本原理,研究攻击机编队主攻方向选择问题。建立了不确定信息下多属性决策的数学模型,采用熵权法确定各因素权重,引入贴近度的概念和计算方法,按照综合指标值的大小对各方案进行优劣排序。最后给出一个示例说明此法的有效性和可行性。