黄页服务的合同网在编队武器目标分配中的应用

海上舰艇编队协同作战面临的环境日益复杂,其武器目标分配呈现出了多智能体系统的涌现性、协同性和动态性.将编队武器目标分配问题转化成多智能体系统来研究,根据黄页概念建立了编队武器智能体的黄页服务,运用基于黄页服务的合同网协议实现了编队范围内的武器目标分布式分配.     

准军官初来乍到

今天的"我",或许是明天的"你"——个刚刚毕业的基层排长,一个初来乍到,啥都似懂非懂的"新兵蛋子"。昨天的"我",像极了今天的"你"——满怀着炽热的激情,渴望下部队,渴望在新环境下大展宏图。今天的"我",想告诉今天的"你"——有时候,理想很丰满,现实却很骨感。刚下部队,没有轻松的生活,也没有刺激的演习,有的,竟全是一件件非常尴尬的"尴尬事儿"……现在看来,这些尴尬,对我是一种财富,对你也许是一种启迪。     

基于贝叶斯方法的导弹维修性试验与评定研究

针对维修性试验评定方法需要较多试验样本量,在实际工程中难以应用的问题,提出基于贝叶斯理论的平均修复时间验证方法,就其中的总体分布确定、样本量的计算、判决准则和验前信息与现场信息的一致性检验问题进行了研究.结果表明,应用该方法可以用较少现场样本量完成维修性指标的检验.     

多武器系统的火力分配模型

目前对于单一兵器火力分配问题的解决方法比较成熟,然而由于在现代防空作战中,经常是多种类型的兵器联合进行防空,故需要对多种不同类型的兵器的火力分配问题进行探讨。这里针对多种不同类型的兵器毁伤多个目标的问题,建立了数学模型,进行了深入的探讨。按照模型的特殊性,定义了映射、邻域和连通的概念;同时针对模型,将遗传模拟退火算法进行了一定的修改,并利用此算法对模型进行了最优化求解。最后,实例的计算结果表明该算法对于模型的求解具有较好的收敛性。     

基于遗传算法的分布式多传感器航迹关联算法

以分布式多传感系统中的两节点序贯航迹关联方法为基础,把多节点情况下的航迹关联问题转化为多维分配问题。而多维分配问题是典型的组合优化问题,其计算量随着维数的增加而出现指数爆炸现象,进而根据遗传算法能够解决组合优化问题的能力,提出了利用遗传算法解决此多维分配问题的一种方法。仿真实验结果表明,遗传算法能够有效地求解此多维分配问题,使航迹关联具有较高的成功率。     

作战飞机可靠性与维修性仿真模型

通过故障树分析建立了作战飞机仿真逻辑关系。在修正线性同余法的基础上获得了随机数模型。在各设备故障发生状态和修复状态识别的基础上,建立了可靠性维修性仿真模型,确定了作战飞机在仿真过程中的工作状态,并根据故障模式影响分析预计了设备故障对作战飞机的影响。最后以F/A-18为例进行可靠性维修性仿真,获得了实时的故障信息和修复信息,验证了仿真模型的可行性。     

基于强化学习的多对多拦截目标分配方法

针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。     

一种用于求解火力分配问题的混沌优化算法

针对火力分配问题,提出了一种新颖的用于解决组合优化问题的混沌优化算法.该算法利用混沌搜索的方法得到新的合法解,充分利用了混沌的随机性和遍历性等特点来改善寻优效率.通过设定逃逸系数,算法在寻优过程中具有了能够跳出局部极小点到达全局最优点的能力.仿真结果表明,该方法的寻优效率明显高于Hopfield等其他优化方法.     

改进蛙跳算法求解武器目标分配问题

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。     

一种基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的联合防空问题算法

以传统动能武器及现代高能激光武器的防空反导作战为背景,建立了异构防御武器多战术目标的动态武器目标分配模型;在考虑指挥员抉择偏好的情况下,提出基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的武器目标分配优化框架,给出具体优化流程;基于具体作战想定,设计实验将改进r-NSGA-Ⅱ算法与NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ、MOEA/D等经典算法在收敛性、分布性与时间复杂度等性能指标方面进行对比分析。实验证明,改进r-NSGA-Ⅱ算法在保证计算效率的情况下可以更好地反映指挥员的作战偏好与意图。