对抗仿真中防空导弹微分对策模型研究

针对防空导弹与目标的空间对抗,建立了防空导弹微分对策空间对抗模型,并推算得到了最优策略,运用自适应神经网络评判方法对模型进行求解,通过给定条件下的仿真证明了该算法的有效性,显示了该模型可应用于防空导弹与目标的空间对抗问题。     

杂波和干扰条件下基于强化学习的机载雷达波形设计

针对复杂电磁环境机载雷达智能抗干扰问题,提出一种基于马尔可夫决策过程（markov decision processes,MDP）的机载雷达波形设计方法。为实现最优决策,建立雷达和干扰MDP博弈模型,融合利用目标、杂波、噪声、雷达和干扰信号等多维度电磁信息,设置信号和干扰噪声比为奖励函数;基于贝尔曼方程和策略迭代法计算信号频域最优策略,通过迭代变换法设计时域最优波形,并采用目标检测概率衡量算法性能。仿真结果表明,和线性调频信号、跳频信号相比,该方法设计波形具有更好的环境适应性和抗干扰能力,在此基础上提高了机载雷达目标检测概率。     

不完全信息下军事威逼讨价还价博弈分析

在详细分析威慑与威逼区别的基础上,构建了不完全信息下军事威逼讨价还价博弈模型。按照最大期望效用准则,分析了不完全信息下军事威逼走向讨价还价阶段的条件,研究表明:运用鲁宾斯坦经典讨价还价唯一完美均衡解,得出以下结论:争夺目标自身的效用越大,战争带来的声誉得益效用越大,军事威逼走向讨价还价阶段的可能性越大;一旦进入讨价还价阶段,威逼者会接受挑战者提出的方案,冲突将不再发生。     

基于Multi-Agent的航空集群系统重构机理研究

集群作战是未来空中作战的主要样式,其重构机理的研究对于提升航空集群执行任务的整体性能以及在遭受攻击时的生存能力具有重要作用。从作战任务层面出发,对集群系统重构的定义以及类型、触发机制和基本原则进行了分析阐述;借鉴博弈论理论,将航空集群系统分布式重构问题映射为多Agent之间的合作-竞争问题,建立了基于Multi-Agent的系统重构模型,给出了重构的流程与算法,为航空集群系统自适应重构能力的设计实现提供了理论技术支持。     

混合对策无人战机空战决策

在混合对策理论的基础上,将空战过程看作是由一系列离散的状态组成的离散事件动态系统,建立了空战过程的离散状态子模型,利用空战态势指数和战机空战能力指数构造了战术评估函数,以完成对战术动作的筛选工作,并结合3DOF质点模型设计了机动指令生成器,实现对无人机运动状态的控制,并在M atlab环境下对机动实例进行了仿真。     

双机空战的仿真与分析

用矩阵博弈理论、计算机仿真的方法研究了空战过程,使双机的空中格斗阶段─目标的跟踪、射击、弹道计算及射击效果的评定连续化,并用ＦＯＲＴＲＡＮ─７７语言编程在计算机上进行了Ｆ＿Ａ、Ｆ＿Ｂ两种飞行的空战,仿真结果与实际情况基本一致。本程序具有通用性,可对不同种类的飞机及武器系统的性能作出定性和定量的分析和评估。     

攻击主动防御飞行器的微分对策制导律

基于微分对策理论设计了躲避护卫弹的同时攻击飞行器的制导律。根据传统的性能指标推导了该场景的微分对策制导律,并且根据权重系数的取值定义了三种制导律:最优追赶制导律、逃脱-追赶制导律和复合制导律。最优追赶制导律容易被护卫弹拦截,逃脱-追赶制导律容易造成导弹和飞行器的零控脱靶量急剧增大而使得攻击失败,复合制导律很难选择合适的权重系数。针对以上不足,提出了两种改进的制导律,并对该两种制导律的适用情况进行了分析。通过非线性模型仿真,验证了这两种方法的可行性。该两种制导律目的性强,攻击导弹可以躲避护卫弹进而攻击飞行器。     

军事攻防中的多属性资源分配对策模型

针对资源受限情形下的两阶段攻防资源分配问题,提出一种基于多属性决策的资源分配对策模型。防守者首先将有限的防护资源分配到不同的目标上,继而进攻者选择一种威胁组合方式对目标实施打击。基于博弈论相关知识,模型的求解结果可以使防守者最小化自身损失,使进攻者最大化进攻收益。同时,针对模型的特点,给出了一些推论和证明。通过一个示例验证了模型的合理性以及相关推论的准确性,能够为攻、防双方规划决策提供辅助支持。     

基于凸优化理论的三维微分对策制导规律求解

针对三维微分对策制导律(DGL)求解问题,引入凸优化理论,将DGL求解归结到Hamilton系统的求解,设计了DGL求解算法,通过对代价函数梯度特征的凸分析,推导出对策系统鞍点存在的充要条件和求解方法,解决了以往通过对微分对策模型简化求解导致的模型不能客观反映作战过程的问题.     

Franchising cooperation through chance cross‐constrained games

This paper explores the role of franchising arrangements in the context of game theory. We assume a single franchisor and a single franchisee channel and address the impact of fixed lump‐sum fees, royalties, wholesale price, and retail price on the franchise contracts. We start with the chance cross‐constrained noncooperative situation where the franchisor, as the leader, first specifies his/her strategies. The franchisee, as the follower, then decides on his/her decision. We then relax the assumption of franchisee's inability to influence the franchisor's decisions and discuss cooperative situation between the franchisor and the franchisee. Nash's bargaining model is utilized to select the best Pareto‐efficient payment scheme for the franchisor and the franchisee to achieve their cooperation. © 2000 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 47: 669–685, 2000