基于节点映射的武器装备需求生成方法

针对目前武器装备需求分析过程中,作战任务域向装备功能域映射方法可操作性不强的问题,研究了基于＂作战节点＂向＂系统节点＂映射的武器装备需求分析方法。该方法通过分析确定作战节点和系统节点,完成作战节点向系统节点映射、作战节点连接线向系统接口映射,最终得到装备系统需要的功能子系统及功能,较好地解决了需求映射过程中的随意性问题。     

装备型号需求论证工程化理论研究

明确了装备型号需求论证工程化基本概念与内涵,分析了装备型号需求论证工程化的必要性。对装备型号需求论证工程化中结构化论证模式、工程化论证方法、软件系统开发等关键问题进行了探索,完善了装备型号需求论证工程化的理论体系。     

基于改进TOPSIS法和蚁群算法的反TBM目标群目标分配研究

基于改进的TOPSIS法和蚁群算法,以弹道导弹目标群为研究对象,研究了反导指控系统对目标群的目标分配问题。首先通过改进的TOPSIS法确定TBM目标群威胁排序并基于拦截排序准则确定拦截排序;其次使作战效能最大化,基于蚁群算法确定目标的最优分配方案;最后通过仿真实例验证了在考虑目标威胁值排序前提下采用此算法,可使目标群分配方案更加科学有效和符合反导作战实际。     

本期导读

随着信息技术的飞速发展,武器装备体系的复杂性大大增强,确定武器装备的作战需求、对武器装备体系结构进行优化已成为军事系统工程必须解决的大课题。"对武器装备体系结构优化几个基本问题的理性认识"一文,在系统思维和体系观点的指导下,对武器装备体系结构优化的相关概念、内容、分析视角、工作流程等进行了探讨,并结合科研实践阐述了几个关键技术问题的解决思路。作者在科学方法论指     

基于灰色Verhulst优化模型的装备研制费用高精度预测

针对装备寿命周期费用中研制费用的高精度预测问题,提出了一种灰色Verhulst优化模型。首先提出了对灰色Verhulst模型参数进行优化的数学规划模型,然后介绍了应用模拟退火算法求解该Verhulst模型,最后结合实例对鱼雷研制费用进行了建模,并进行了模拟有效性比较与分析。理论分析和仿真计算结果均表明,所提优化模型具有更高的模拟和预测精度,且模拟序列与原始序列具有更大的灰色关联度。     

基于改进TOPSIS法和蚁群算法的反TBM 目标群目标分配研究*

基于改进的TOPSIS法和蚁群算法,以弹道导弹目标群为研究对象,研究了反导指控系统对目标群的目标分配问题。首先通过改进的TOPSIS法确定TBM目标群威胁排序并基于拦截排序准则确定拦截排序;其次使作战效能最大化,基于蚁群算法确定目标的最优分配方案;最后通过仿真实例验证了在考虑目标威胁值排序前提下采用此算法,可使目标群分配方案更加科学有效和符合反导作战实际。     

无人机辅助通信网络中基于强化学习的用户速率优化算法

无人机辅助地面蜂窝基站,形成混合的通信网络有望成为提升用户速率的一种重要手段。针对无人机辅助基站的通信网络,提出基于多臂赌博机的用户速率优化算法（multi-armed bandits-based rate optimization,MBRO）。先建立联合优化问题,再分别利用改进后K-means聚类算法和多臂赌博机算法求解。MBRO算法利用K-means聚类算法实现无人机的部署,并利用多臂赌博机算法完成信道分配和无人机的传输功率分配。仿真结果表明,相比于同类的基准算法,MBRO算法提高用户端速率。     

基于粒子群算法的装备预防性维修策略研究

为解决实战化条件下装备损耗严重和装备完好率之间的矛盾,立足实际提出加大预防性维修力度.根据装备可靠性理论和寿命分布理论,对装备故障率和役龄进行分析,并引入役龄回退因子进行修正.以装备服役期内预防性维修成本最低为目标函数,以可靠性为约束条件,建立预防性维修策略优化模型.采用粒子群算法对模型求解,并进行算例分析,得到装备在服役期内的最优预防性维修次数和时间间隔,证实了预防性维修模型的可行性和实用性.     

基于改进融合算法的交通网络节点重要性评估

交通目标体系在作战中是打击目标选择的重点,在目标选择前需要对交通网络的节点及关联关系的重要性进行准确评估.交通目标体系是一种多层复杂网络模型,目前的评估方法没有考虑到路径的权重和对网络整体价值,造成评估模型与实际网络不符合的问题.针对该问题,提出一种改进的融合算法对多层网络进行评估.该方法构建的节点关联度矩阵考虑了各层网络中边的权重和网络整体价值,再将每层的节点关联度进行融合.通过仿真分析和对比,该方法能够准确有效地评估多层交通网络节点的重要性,对目标选择具有一定实用价值.     

基于GeoHash索引的A算法优化

A*(A Star)算法进行最短路径计算时,一般采用曼哈顿函数作为最优邻接点的评估标准,在算法执行的过程中,需要对每一步每个邻接点进行计算,判断出当前最优邻接点,然后迭代执行下一步,在数据量较大的情况下,算法的时间复杂度呈几何增长.使用GeoHash索引算法代替曼哈顿函数作为评估标准,在有地理坐标信息的网络拓扑中进行最短路径查找,直接以GeoHash编码索引值作为判断标准,进行快速查找.GeoHash值是经纬度经过一系列编码转换后的实际值,能够拓扑网格中的属性值,减少算法的计算时间,优化算法的时间复杂度.提高A*算法在道路规划、运行调度、无人驾驶路径分析时的最短路径计算时间,可增加实际应用广泛性.