基于Agent建模与仿真的军事对抗系统

军事对抗系统是复杂适应系统.基于Agent建模与仿真较好地克服了传统的建模技术存在的不足,为将军事对抗系统作为复杂适应系统研究提供了新的思路,开辟了军事对抗系统建模仿真的新领域.结合红蓝分队对抗实例,介绍了基于Agent建模与仿真技术建立分队对抗系统的全过程,并对其中的属性集、行为集、规则集、信用分派机制、底层交互、高层交互构建进行了深入的研究.该研究为建立基于Agent建模与仿真的Multi-Agent军事对抗系统提供了思路和参考.     

航母舰载机对空防御作战出航保障指挥决策建模

基于Agent的航母舰载机对空防御作战出航保障指挥决策系统,由数据部分和Agent组织部分组成.前者又含数据库、模型库、知识库、相关管理系统和MIS.后者包括五大决策Agent,通过界面Agent与用户进行交互,而与数据部分的交互则由DB监理Agent统一完成.对于系统内决策Agent的设计,可首先针对五大决策Agent的模板进行设计,再对其功能层进行实例化.     

船艇模拟训练指挥控制分系统的设计

本文结合某型船艇模拟训练系统的研制,讨论了指挥控制分系统的硬件组成及软件设计,分析了系统模块化的构建,并对所涉及的船艇信息库及自然环境库、异构系统间的网络通信、船艇兵力行动的仿真等关键技术进入了深入的研究和分析,指出了这一方法有助于提高复杂战术背景下船艇进行综合模拟训练的有效性和针对性,具有良好的推广应用前景.     

协同反潜指控决策建模及优化研究

介绍了多目标优化模型.建立了协同反潜作战中目标威胁度和射击有利度模型,将遗传算法引入到指控决策优化过程中.设计了基于遗传算法的指控决策优化算法,并对算法作了适应度值乘幂变换和保存最优个体策略方面的改进.以编队协同防御为例,得到了未改进的遗传算法和改进的遗传算法的优化结果,并对两种方法的优化效果进行了比较,比较结果表明:无论是从算法的收敛速度还是寻优率方面,做过改进的算法都较未改进的算法优越.通过选择不同的初始种群进行多次试验的方法,验证了优化结果的正确性.     

战争复杂系统研究现状分析

分析了经典复杂系统理论、仿真建模方法、综合集成方法以及作战实验室等方法在战争复杂系统研究中的应用,在此基础上,分析了国内外对战争复杂系统分析方法的共同特点,指出了分析方法中存在的问题,进一步给出了战争复杂系统分析方法中需要深入研究和完善的内容.     

轮式装甲车辆电机驱动系统建模及动力性能仿真

以某型轮式装甲车辆为研究对象,分析了电传动用驱动电机矢量控制策略,并提出了相应的控制算法。利用Matlab／Simulink和RecurDyn分别建立了驱动电机控制系统和车辆行动部分动力学模型,并采用接口技术进行了2种模型的联合仿真,得到了车辆的动力性能曲线,验证了模型的正确性,为电传动车辆仿真研究提供了新的技术手段。     

AHP-Bayes及Bootstrap方法在战损装备维修工作量统计建模中的应用

提出了一种小样本条件下数据分析和分布规律统计的AHP-Bayes及Bootstrap方法,并以某型火箭炮战损维修工作量分布规律统计为实例进行了应用。该方法为准确预计战时装备维修保障需求,科学制定战时装备维修保障方案提供了定量分析支撑。     

水下基阵探测空中噪声目标建模仿真

针对水下基阵探测空中噪声目标的可行性问题,运用建模与仿真实验的手段进行了定量研究,通过建立声波由空气向海水入射的能量传播模型、海洋环境噪声模型、水下基阵的指向性增益和检测阅模型,通过仿真实验得到了当基阵检测阈及指向性增益变化时,水下对空中噪声目标的探测距离曲线,通过分析发现:在现有检测方式下,水下基阵直接探测空中噪声目标非常困难,难以对空中噪声目标实现远程预警.     

无人机警戒雷达仿真系统的建模与仿真

针对海面静止和移动目标的探测、感知、识别、成像等问题,建立了由数据/控制接口、人机界面及多个算法模块组成的无人机警戒雷达仿真系统。系统采用模块化方法对目标运动特性、环境特性和警戒雷达的功能特性进行建模与仿真,主要用于模拟现实装备中此类载荷的基本功能,从数字化仿真层面实现了无人机警戒雷达载荷功能的再现与性能测试,并能完成与指挥控制台之间的信息交互,同时系统具有很好的可扩展性,可以作为整个作战仿真系统的一部分,嵌入到更复杂的作战仿真系统中。     

基于CML模型的编队器材携带方案优化方法

随船备件配置优化问题研究目前主要集中在只有定量或定性约束上,而对既有定性约束又有定量约束的混合约束问题未见文章提及,同时研究对象多为单船,而对舰艇编队研究比较少。针对此问题,以舰艇编队出海任务准备阶段为背景,以保障费用、舰艇仓库空间、舰艇最大排水量及舰员维修能力作为模型的约束条件,以编队备件保障概率为目标函数,采用正态逆向云模型、边际效应法及拉格朗日乘子法(称为CML模型)对此类问题进行求解,给出系统资源因子求解步骤及分析方法,并对本模型进行动态调整和优化。实例分析表明本模型求解方法和步骤可以为多个定量和定性约束下舰船备件携带问题提供新的参考。