基于优化蚁群算法的装备调拨决策系统研究与设计

将蚁群算法和遗传算法应用于装备调拨决策系统,实现了装备调拨决策信息的生成.同时利用遗传算法对蚁群算法的参数进行了优化,实验证明优化后的蚁群算法在平均路径长度、算法平均执行时间和总执行时间上较传统蚁群算法都有一定程度的改进.     

“高调”联演：美韩各怀心机

4月,美韩联演高潮迭起。“超级雷霆”空战演习11日开启,双方先进战机悉数登场,规模创2009年以来新高。“双龙”登陆演习7日落下帷幕,美出动近万人参演,规模堪比冷战．创1989年以来此类演习规模的新高。其实自1992年以来,随着朝鲜军亨战略的调整,     

基于MDFT框架的海上能源通道航线动态决策建模与仿真

针对常规海上航线决策没有考虑决策选择过程的问题,引入多选择决策场理论（ MDFT）,构建了海上能源通道航线动态决策模型。基于信息完备、信息不确定和特殊情况等三种情景想定,进行了海上能源通道航线规划决策及其实验仿真。结果表明,决策过程受时间压力和信息质量的制约,时间压力会制约决策质量,同时还可能引起“偏好逆转”现象,信息不确定也会导致确定性决策。该模型不仅综合考虑了海上能源通道航线选择时需关注的各类要素,且模型参数可动态调整,进而能合理模拟真实的海上状况和决策过程。     

信息化条件下空战威胁评估指标体系

目标威胁评估是空战决策研究的重要组成部分,评价指标是进行威胁评估的前提和基础。根据现代空战的特点,借鉴网络中心战思想,从空间态势、物理域、信息域、认知域4个角度,构建了信息化条件下空战目标威胁评估指标体系,并对指标体系进行了完备性、合理性、有效性检验。通过实例分析表明威胁评估指标能较好地反映信息化条件下空中目标的实际威胁,为空战决策研究提供参考。     

多无人机协同空战任务规划仿真系统

面向多无人机协同空战任务规划方法性能验证的需求,开发了一种基于VR-Forces仿真引擎的多无人机协同空战任务规划仿真系统,对该仿真系统的总体架构、红方子系统、蓝方子系统、白方子系统和强化学习算法训练子系统进行了设计。对算法库、强化学习算法训练和人机交互等关键技术提出了针对性的解决方案,提升了该仿真系统的稳定性、可扩展性和功能性。利用该仿真系统对多无人机协同空战目标分配、重决策算法等典型任务规划方法进行了测试和仿真实验。结果表明,所开发的仿真系统可以很好地支持多无人机协同空战任务规划方法的测试和验证。     

基于深度强化学习和导航向量场的卫星规避拦截算法

针对在轨卫星规避拦截问题,提出了一种新的基于强化学习和三维李雅普诺夫导航向量场（3D-LGV）算法。首先,采用3D-LGV产生收敛于椭圆轨道的趋近律,保证规避拦截后能再次入轨。其次,针对拦截卫星利用扰动流体动态系统算法（IFDS）产生扰动流场,利用该扰动流场对导航向量场产生的趋近律进行修正,从而保证卫星能有效地规避拦截。由于IFDS算法中扰动流场大小和方向主要受其中反应系数和方向系数的影响,采用近端策略优化深度强化学习算法作为决策层输出反应系数和方向系数,用于指导卫星在不同场景下提供合适的对导航向量场的修正。最后,通过将IFDS算法修正后的趋近律作为卫星的最终运动方向,实现了整个规避过程。在构建的不同场景下进行了对比实验,结果表明,相较于滚动时域优化算法（RHC）、人工势场算法（APF）和传统IFDS算法,基于强化学习的算法决策时间更短、规避效果更好,在不同场景下均能实现有效规避。同时,对该算法进行蒙特卡洛仿真,统计结果显示卫星规避成功率高达98%。因此,此研究对智能方法在卫星规避拦截领域的应用具有一定价值。     

基于代价敏感多类别三支决策的目标意图识别方法

针对传统意图识别算法在现代化空中对抗中识别飞机行动意图结果存在冲突,甚至无法识别目标意图的问题,提出了一种基于代价敏感多类别三支决策的目标意图识别方法;建立意图识别与代价敏感多类别三支决策相结合的数学模型,在每一个识别阶段计算出误分类代价损失值最小的那一种意图分类,得到唯一的识别结果,避免冲突结果的产生,同时,引入误分类代价第二最小损失的分类结果作为延迟域的备选选项,弥补多类别三支决策延迟域缺失的这一状况。最后通过仿真实验,验证了设计算法的有效性。     

从严从实抓好新常态下的组织工作

刚刚过去的一年,是兵团历史上具有特殊意义的一年。习近平总书记考察新疆和兵团并作重要讲话,中央召开第二次新疆工作座谈会对新疆和兵团工作作出重大部署,兵团迎来60年大庆。兵团各级组织部门和广大组工干部认真贯彻落实中央精神和自治区党委、兵团党委决策部署,紧紧围绕新疆社会稳定和长治久安这一总目标,坚持问题导向、实践导向、改革导向,从严从实、真抓实干,推动党的建设和组织工作取得新成效。一年来,我们深入推进学习贯彻习近     

基于可视化交互的国动指挥所设计

国防动员的指挥控制中大量的信息数据(如部队需求、地方资源)和错综复杂的多方关系,使得指挥员难以在短时间内从浩如烟海的信息中提取有用的决策信息和作出快速准确地指挥协调。为此,着眼未来指挥所的发展趋势,提出基于可视化交互的国动指挥所设计方法:通过分析国动指挥任务的关键路径,提取重要的决策信息,利用可视化交互技术,实现对国动任务的信息化指挥控制。以某部演习的国防动员指挥为例,验证了方法的可行性和有效性。     

准则权重信息不完全的证据推理多属性决策算法

针对准则权重信息不完全情况下的多属性决策问题,提出了一种新的证据推理多属性决策算法,它通过建立基于证据信息熵的决策模型来求解准则的最优权重系数,利用求解得到的权重系数和递归ER算法求出各方案的效用值,进而得到各方案的优劣次序。最后,通过算例分析验证了该方法的有效性和合理性。