基于模糊匈牙利算法的炮兵火力单位分配问题

发挥诸火力单位的整体协调优势,寻求在给定约束条件下总的射击效果最好的分配方案,是火力单位最优分配的基本任务.匈牙利算法是求解传统的指派问题的一种较好的方法,运用模糊匈牙利算法在决策过程中将主观因素与客观因素有机地结合起来,解决火力单位分配方案决策中多指标指派问题,从而可以有效地解决炮兵火力单位分配最优化问题.     

基于匈牙利算法求解的火力分配问题

匈牙利算法是求解指派问题的一个很好的算法,但一般情况下,火力分配问题的数学模型不具备指派问题的模型形式。针对目标函数是线性或非线性的一类火力分配问题,提出了虚拟火力单位或目标的方法,将问题转化为能够用匈牙利算法求解的指派问题,该方法简单、易于计算,有很高的应用价值。     

多目标广义指派问题的模糊匈牙利算法求解

提出和讨论了两类多目标的广义指派决策问题,分别给出了它们的多目标整数线性规划数学模型,并结合模糊理论与解决传统指派问题的匈牙利方法提出了一种新的求解算法:模糊匈牙利法.最后给出了一个数值例子.     

匈牙利算法在检查搜潜兵力指派问题中的应用

为了在对潜检查搜索中取得最佳的搜潜效果,需要根据检查搜潜方式的特点、各兵力搜索能力的不同、以及目标在各个搜索区域存在概率的大小,给不同的搜索区域指派不同的搜索兵力.在简要介绍匈牙利算法的基础上,分析了检查搜潜方式的特点,建立了该问题的整数规划模型,并举例分析说明,在VC++环境下编程实现了该算法.结果证明,运用匈牙利算法能够快速解决该问题,为实际指派搜潜兵力提供了方案决策的理论依据.     

模糊匈牙利算法在舰艇抢修人员指派问题中的研究

分析了舰艇在执行任务或作战等紧急情况下的抢修人员指派问题,并对此建立了多目标广义指派问题的数学模型。在任务数少于工作人数的情况下,采用虚拟“工作”和“人员”的方法,得到适合经典匈牙利算法的拓展效益矩阵,并对此矩阵采用匈牙利算法求得最优指派。     

改进匈牙利法的多层反导协同作战目标分配模型

为探寻更加适用的反导作战目标分配方法,对多层反导协同作战目标分配及目标分配模型的内涵进行了界定,明确了多层反导协同作战目标分配模型构建的基本思路。分别建立了弹道导弹威胁度评估和反导作战单元拦截有利度分析的指标体系,通过归一化处理和权重赋值构建了弹道导弹威胁度评估模型和反导作战单元拦截有利度分析模型。结合多层反导协同作战火力运用的实际需求,对匈牙利法进行了基于火力转移的适应性改进,构建了基于改进匈牙利法的多层反导协同作战目标分配模型,并以多层反导作战想定为背景,运用模型对案例进行了仿真计算,验证了模型的合理性与有效性。     

防空火控系统火力分配的多目标优化研究

在防空火控系统的研究中,如何充分发挥火力单元的作战效能,使来袭目标遭受最大的毁伤,是火力分配研究的一个关键问题.通过对防空火控系统的分析,给出了防空火控系统火力分配的问题描述,并建立了基于指派问题的火力分配数学模型.提出了威胁度计算的改进方法.在使防空高炮群对威胁度大的目标造成大的毁伤分配准则下,研究了利用匈牙利法求解指派问题时的具体方法.经仿真验证,此火力分配方法合理、有效.     

遗传算法在多目标分配中的应用

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。     

超视距多目标攻击排序及火力分配建模与解算

针对未来超视距空战条件下的多目标攻击排序和制导武器火力分配问题,提出了一种用以评估超视距空战作战效能的综合优势指数法;当目标数多于攻击机数时,通过构造综合优势矩阵,将非平衡指派问题转化为平衡指派问题,并建立了多目标攻击排序的0-1规划模型,该模型可解决对多个目标同时攻击的排序问题;以2对8攻击排序为例,利用求解线性规划软件Lindo6.0进行解算。最后,建立了1对4攻击火力分配的非线性规划模型,并利用求解非线性规划软件Lingo5.0进行解算。计算结果验证了建模的合理性和运用Lindo、Lingo软件求解较大规模目标攻击排序和火力分配问题的实时性。     

基于匈牙利算法的多车型车辆调度问题

武警部队车辆调度是一类高难度的运输决策工作,在编制合理的车辆使用方案过程中,要求以最低的费用完成运输工作量,实现经济效益和军事效益最大化.通过对车辆需求特性及车辆参数的分析,建立了以最小总油耗量为目标函数的车辆调度模型,选用匈牙利算法对该模型求解,并编写了车辆调度的DELPHI程序,经过实际计算验证,结果切实可行.     

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。     

瓶颈指派问题的一种多项式时间算法

本文对瓶颈指派问题给出了一种新的算法,该算法不需要利用最大流算法,而类似于解经典指派问题的匈牙利算法。该算法是一个多项式时间算法,其复杂性为Ｏ（ｎ３）     

一种基于多核并行计算的目标分配算法设计

随着计算机多核处理器的高速发展,多核并行计算在各领域发展研究的重要性已逐渐突显,分析了当前典型的并行编程模型,在PCAM设计过程的基础上提出了多核并行算法的设计过程,运用OpenMP编程模型完成了一种目标分配算法的多核并行化设计,通过实验及性能分析,验证了并行目标分配算法相较于传统串行算法在计算效率上的优势。     

求解WTA问题的智能算法评价准则

目前求解火力优化配置(WTA)问题的智能算法层出不穷,急需统一的算法评价准则来比较各算法的寻优能力,以得到相对更高精度、更高效率的算法.针对上述问题建立了完善的评价准则体系,从算法代码编制质量、算法精准度和算法执行效率3个方面对智能算法的寻优能力深入讨论,并给出了2个标准测试模型及其初始化参数.实例说明本评价准则科学合理,具有很高的实用价值.     

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。     

蚁群算法及其在火力分配问题中的应用

火力分配问题是指用一定数量的武器对一定数量的目标进行打击,如何根据武器性能和目标特性等一系列的因素,制定打击计划,使打击效果最好,满足打击需求,是我二炮部队火力运用专业的研究课题之一.火力分配问题是NP难题,经典的求解算法存在指数级的时间复杂度.采用蚁群优化算法,对该问题进行了研究.     

贪心遗传算法解决一般武器-目标分配问题

一般武器-目标分配问题,是使武器发挥最大效能而使目标遭受最大毁伤的最优化问题.遗传算法广泛用于解决最优化问题.提出一种具有贪心优化机制的局部搜索方法,以提高遗传算法的搜索效率,从而迅速找到全局最优解.应用于炮兵武器-目标分配问题的仿真试验结果表明,此算法比现有的其他搜寻算法具有更好的求解效率.     

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。