基于辅助决策系统舰炮防空火力分配模型

从系统工程的角度出发,把舰炮武器系统防空火力分配问题放在舰艇综合防空体系中来系统讨论。针对舰艇防空作战指挥辅助决策系统对火力分配模型的需求,结合舰炮武器系统的性能特点,建立了面向辅助决策系统的舰炮武器系统防空火力分配模型。最后用仿真检验的方法对模型的正确性进行了验证。     

系统可靠性模糊分配的熵权方法

采用模糊数来表示不同模糊因素的相对强度,即通过指标得分的比较,用三角模糊数来表示m个模糊因素的权重系数,建立模糊判断矩阵,根据α截集和决策者对模糊判断矩阵的满意乐观程度指标λ进行模糊区间运算,得出各分系统可靠性指标所占的熵权,再根据熵权对系统可靠性指标进行分配。这种方法可以正确把握处理模糊问题的尺度,减少人为干扰。     

基于TOPSIS法与灰色关联度法的故障样本分配方法

针对故障率作为维修性试验验证故障样本分配的主要影响因素,而使故障样本分配结果的合理性与可信性不足的问题,提出了一种基于TOPSIS法与灰色关联度法的维修性试验验证故障样本分配方法。构建了故障样本分配影响因素体系,采用残缺判断矩阵法确定了各影响因素的权重,基于TOPSIS法与灰色关联度法构建了故障样本分配的数学模型。以某型装甲车辆加温器的维修性试验为例,验证了所提故障样本分配方法的可行性,结果表明:相比按比例分层抽样的故障样本分配方法,所提方法的故障样本分配结果的合理性与可信性明显提高,更适用于装甲装备维修性试验验证工程实践。     

基于反正切函数的测试性分配方法

针对现有主流测试性分配方法存在的分配指标过低和过高等不合理问题,分析认为其根源在于现有方法采用线性分配函数,而该函数不符合测试性指标提升规律,为此,构造了一种基于反正切函数的测试性分配函数,设计故障检测率与故障隔离率指标的分配算法,开展案例应用并与经典故障率分配法和综合加权分配法进行对比分析,结果表明随着分配权重(故障率)的变大,本方法分配指标的增幅逐渐减小,不会出现极低指标和超1指标的不合理情形。     

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。     

合成分队火力分配协同决策模型研究

针对合成分队火力分配效率和科学性不高的问题,采用协同决策思想对合成分队火力优化分配方法进行了研究。针对合成分队的作战特点提出了3种模型:建立了攻击力量类型相同的多种准则的火力分配模型,建立了攻击力量类型不同的基于双层规划的火力分配模型,建立了具有上级指定任务的分队内和分队间的火力协同分配模型,并对相关模型进行了实例仿真验证。提出的这3种模型能够解决合成分队在火力分配中的协同决策问题,可提高作战指挥决策的实时性和科学性。     

装备器材保障资源调度决策模型及算法

装备器材保障资源调度问题是一个非常复杂的问题,根据其优化目标要求,从保障时间最短、保障耗费最低、安全性最高3个方面建立了该问题的多目标优化模型,并通过目标优先度决策将其转化为单目标模型;接着,采用两阶段法进行求解,将其分为最优路径决策、器材分配决策两个阶段进行决策优化,在明确资源点到需求点之间的最优路径后再进行器材资源的分配;并分别采用基于小生境的自适应遗传算法和基于生成树的遗传算法进行求解。通过实例分析,求解结果能够满足装备器材保障的要求,表明所构建的决策模型和算法是有效的。     

一种多阶段对抗博弈的合成火力分配方法

如何进行贴近实际的合成火力分配是一个极具挑战性的课题。考虑到实际作战任务的多阶段特性,提出了一种新的回合制对抗策略及博弈模型,并设计了高效的确切解算法。红方对抗策略的首要目标设计为每一回合均最大化蓝方的损失,且最小化己方的损失。其次,针对战术目标的优先级问题,引入了权重系数分别表示蓝方和红方不同兵力的重要性,其值越高代表其被打击或保护的优先级越高。此外,首次引入了表征红方对自身损失敏感程度的超参数,其值小即对损失不敏感,意味着可采取较激进的战术。针对相应的整数线性规划模型,设计了分支定价算法。实验结果不仅表明了数学建模的正确性与合理性,而且验证了分支定价法相较于遗传算法的优越性。对抗策略设计、优先级量化方案以及损失敏感程度度量的合理性也得到了充分验证。此外,该新颖的对抗博弈模型及算法部分表现出了与传统兰彻斯特作战模型的一致性;而可调节的损失敏感参数,使得模型具有较好的兵力分配的灵活性,在达成战役目的的前提下,可实现兵力的阶段性投入并避免某一阶段无某一类型兵力可用的情况。     

基于神经网络TSP算法的防空作战火力分配

基于神经网络TSP算法建立了防空作战火力分配模型,并通过在计算机上仿真运行了实例,优化了火力分配方案.这是对解决防空作战火力分配问题的一种有益的尝试与探索,同时也对防空作战指挥决策和理论研究以及指挥自动化系统建设提供了参考.     

防空智能火力分配的实现方法

防空指挥当中火力分配的原则有很多,从目标威胁度和射击有利度等方面对火力分配原则加以分析.同时介绍了在Windows环境下,利用Visual C 开发工具对智能火力分配原则进行代码编程的实现方法,重点阐述了基于面向对象的编程思想,运用多线程和对象链表的编程手法解决了火力分配过程中各目标对象和火力单位对象的属性参数实时处理问题.