基于毁伤概率的反钻地弹火炮阵地优化配置研究

针对地面火炮武器末端拦截大壁厚钻地弹的作战需求,在对火炮武器系统拦截钻地弹毁伤概率多种影响因素计算分析的基础上,提出了基于拦截毁伤概率计算的火炮数量和部署位置的优化方法,给出了典型的火炮阵地部署方式和相对防护点的部署半径建议,可为反钻地弹火炮武器系统的论证和设计提供技术参考。     

动态协同空战攻击决策问题研究

攻击决策问题是协同空战领域研究的核心问题之一,通过优化战机武器资源配置,以提高战机协同作战效能。针对动态协同空战攻击决策问题,系统分析空战环境的动态性,将空战动态划分为连续动态和离散动态,并建立多约束条件下动态协同空战攻击决策优化模型;设计了空战环境变化监测策略和种群多样性策略,通过迭代窗的设置,基于离散粒子群算法,提出了一种基于滚动迭代窗的启发式变异离散粒子群算法的动态协同攻击决策方法。通过仿真实验验证了所提方法能够在连续和离散动态条件下合理地规划协同空战攻击决策。     

基于混合算法的巡飞无人机轨迹优化策略

提出大型空中侦察无人机作为控制中继来控制陆基发射的巡飞无人机作战模式。以多脉冲固体火箭发动机为动力的巡飞无人机的航程末端速度大,可以有效提升无人机的战场生存能力;为使巡飞无人机末速最大,有效提高巡飞无人机飞行轨迹优化求解的鲁棒性和精度,提出了遗传算法与高斯伪谱法相嵌套的混合优化方法。同时与单脉冲推力模式的无人机进行了对比仿真,验证了该混合优化算法的实用性和有效性。     

基于双层规划的机载预警雷达电源配置优化

针对机载预警雷达电源系统的整体配置问题,考虑电源架构与电源组件之间的相互影响,以最小化系统功率损耗和组件总质量为目标,建立机载预警雷达电源的双层配置规划模型。具体地在模型外层实现供电架构的合理优化,在模型内层完成电源组件的精细化选型。最后结合工程实际,通过定向蝙蝠算法与整数线性规划相结合的方法来求解该双层规划配置模型,结果验证了所提方法的有效性。     

基于改进知识推理的联合打击目标关联推荐

联合作战指挥中,如何针对指挥员的选定打击目标,由指挥系统后台智能推荐符合指挥员倾向意图的关联目标,是亟待解决的实际问题。利用目标实体之间的隶属关系,构造符合战场信息传播原则的多元实体及关系集,引入知识图谱推理的向量优化技术补全目标超网络的隐藏关系,进而构建打击目标超网络体系并实现打击目标的关联推荐。最后通过仿真实验对比分析了改进方法与常规超网络分析方法的异同,探讨了方法的正确性和优越性。方法并未使用专家主观评分法,用知识推理取得了和其他同类方法相似的体系价值评分结果,在智能化的目标关联推荐和作战辅助决策中具有较好的应用前景。     

基于AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费预测方法

针对舰船装备维修费影响因素复杂、预测结果不稳定等问题,构建了AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费用预测模型。引入机器学习中的方法,针对BP神经网络在较小样本规模的情况下精度不高的问题,采用粒子群算法和早期停止法,确定了最佳参数,消除了过拟合现象,并通过AdaBoost将BP神经网络优化集成,提升了模型的准确度和稳定性。实例验证了该模型的实用性、科学性和有效性。     

防止从井底走向茧房

信息化战争时代,海量数据成为基层指战员研究的富矿,特别是随着军事科技快速发展、战争形态日趋复杂,智能化作战倒逼指战员进行“头脑风暴”,对战争的认识已不再是“井底之蛙”。然而,军事智能化会带来作战体系碎裂破解、数据信息短时空积聚、个性化推荐算法滥用等问题,加之很多指战员囿于自我认知局限、疏于学习战争前沿、惑于真假内容甄别,面对海量同质数据信息很容易跌入“茧房”陷入自缚。     

自适应控制中的Hartley块算法及实验

针对小波包自适应控制子频带内包含大量卷积和相关运算导致算法收敛速度慢的问题,提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法。将快速Hartley变换引入块算法,实现频域内快速卷积和相关运算;在子频带内应用Hartley块算法生成控制信号,通过重叠保留法提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法;通过仿真和实验研究了定频和扫频两种工况下的隔振性能和控制效果。结果表明,基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法不仅可以大幅缩短收敛时间,还能显著提高控制精度,且鲁棒性和稳定性良好,能够很好地应用在工程实际中。     

针对无人机集群对抗的规则与智能耦合约束训练方法

基于无人机集群智能攻防对抗构想,建立了无人机集群智能攻防对抗仿真环境。针对传统强化学习算法中难以通过奖励信号精准控制对抗过程中无人机的速度和攻击角度等问题,提出一种规则与智能耦合约束训练的多智能体深度确定性策略梯度(rule and intelligence coupling constrained multi-agent deep deterministic policy gradient, RIC-MADDPG)算法,该算法采用规则对强化学习中无人机的动作进行约束。实验结果显示,基于RIC-MADDPG方法训练的无人机集群对抗模型能使得红方无人机集群在对抗中的胜率从53%提高至79%,表明采用“智能体训练—发现问题—编写规则—再次智能体训练—再次发现问题—再次编写规则”的方式对优化智能体对抗策略是有效的。研究结果对建立无人机集群智能攻防策略训练体系、开展规则与智能相耦合的集群战法研究具有一定参考意义。     

有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估及保障方案优化

备件库存和站点维修能力是影响备件维修周转的重要因素,制约着装备的使用效果。针对备件需求随任务阶段动态变化时装备保障方案的评估和优化问题,考虑站点维修能力对备件维修过程的影响,结合METRIC建模方法和动态排队理论,建立了有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估模型。在评估模型基础之上,以保障费用为优化目标、装备可用度为约束条件,建立任务期内多级保障系统保障方案优化模型。以任务期内的最低可用度所对应的备件短缺数为观测值,分析各项资源的边际效益值,采用边际优化算法对各项资源进行优化计算。算例分析表明,评估模型能够计算多级保障系统任务期内各阶段装备可用度;保障方案优化模型和方法能够得到各项保障资源的优化配置方案。提出的模型和优化方法能够为装备保障人员制订合理的保障方案提供决策支持。