基于QABC-IFMADM算法的有人/无人机编队作战威胁评估

信息化条件下有人/无人机编队作战环境具有高度不确定性,如何对目标进行快速有效的威胁评估成为亟待解决的问题.在直觉模糊集框架下,研究决策者对方案具有偏好,目标属性值为区间数且权重未知的评估问题,提出一种量子蜂群（QABC）优化属性权重的直觉模糊多属性决策（IFMADM）的威胁评估方法.首先,建立方案偏好模型;其次,综合考虑客观优化排序和决策者方案偏好信息,建立主客观最优属性权重优化模型,并采用量子蜂群算法优化属性权重,使得属性权重更准确地反映实际情况.最后,通过编队对地作战威胁评估算例验证了所提方法的合理性与有效性.     

基于模糊多属性群组决策的雷达辐射源威胁评估方法

在防空作战中,对雷达辐射源威胁进行评估,是情报分析的一项重要任务。建立了雷达辐射源威胁评估模型,提出了一种基于模糊多属性群组决策的雷达辐射源威胁评估方法,并通过实例验证了该方法的有效性,为雷达辐射源威胁评估提供了一种新的方法。     

直觉模糊信息下基于VIKOR和三支决策的多目标威胁评估方法

针对传统多目标威胁评估方法通常是二支决策,只能得到目标威胁排序,需要主观地划定威胁等级与选择作战目标数,不适应于复杂动态任务环境的问题,提出直觉模糊信息下基于VIKOR和三支决策的多目标威胁评估方法.首先,对动态直觉模糊威胁评估信息进行集结并求取属性权重;然后,通过VIKOR方法求取目标决策所需的条件概率;最后,通过评估信息构造各属性下目标的损失函数矩阵,集结得到目标的综合损失函数矩阵,计算综合阈值,得到决策规则.算例分析表明,所提方法能够有效地处理动态不确定目标态势信息,将传统方法的二支排序结果转变为三支分类结果;可以依据目标态势信息客观地选取作战目标.     

基于VPRSM和相对熵排序法的辐射源威胁评估

辐射源威胁评估属于多属性决策问题,逼近理想解排序(TOPSIS)法作为经典的多属性决策方法,在威胁评估中应用广泛,但TOPSIS存在人为设定权重和位于正、负理想点中垂线上的对象无法进行区分排序的问题。针对TOPSIS法的问题,提出了基于变精度粗糙集模型(VPRSM)和相对熵排序法的辐射源威胁评估方法。该方法首先基于VPRSM利用先验辐射源数据信息确定权重;然后,将相对熵引入TOPSIS法对其加以改进,通过相对熵排序法完成威胁评估。实例仿真验证了所提方法的有效性和适用性。     

作战目标价值排序模型研究

作战目标选择主导着信息化战争的决策、行动筹划和实施,在作战指挥活动中占据越来越突出的地位.在分析目标价值影响因素的基础上,将基于目标偏好的主观赋权法和基于熵的赋权法结合建立综合集成赋权法,构建了作战目标价值排序模型,通过比较目标空间距离对目标价值进行区分排序,较好地解决了作战目标价值评估及排序问题.     

电子战目标威胁评估的折衷排序方法

电子战目标威胁评估是制定电子战作战决策的重要环节,针对电子战目标涉及因素多、各因素不确定性大的问题,建立了电子战目标多属性群决策威胁评估模型,重点对威胁评估指标的选取以及确定进行了讨论,并基于标尺量化函数对定性指标进行量化;采用折衷排序方法 VIKOR对威胁目标排序,从而在整体效用最大的同时达到个体遗憾最小。最后通过进行电子战干扰战情想定下目标威胁能力的评估仿真,验证了威胁评估模型的有效性及算法的可行性,为电子战目标威胁评估提供了一种行之有效的方法。     

属性权重不确定的直觉模糊多属性决策的威胁评估方法

在直觉模糊集的框架下,重点研究了目标属性值为区间数且权重完全未知,决策者对方案具有偏好信息的问题,提出一种属性权重不确定的直觉模糊多属性决策的威胁评估方法。首先,针对上述问题,建立了直觉模糊区间判断矩阵,给出了目标属性为区间数的指标值规范化处理方法;其次,分析了决策者对方案中所涉及的目标属性、属性权重及决策者权威度,建立了群决策的方案偏好模型;再次,针对目标属性值在某一区间内变化的特点,给出了直觉模糊区间值的接近度与理想解的定义,建立了最优属性权重约束优化模型;最后,以典型的威胁评估实例验证了该方法可同时反映主观和客观信息对目标威胁评估的影响,可有效避免因部分传感器失效或受外界环境因素影响以及决策者主观经验所带来的偏差,实际目标威胁评估结果验证了该方法的优越性。     

基于整体作战效能的目标威胁排序

针对现有空中目标威胁排序方法对支援作战飞机考虑的不足,提出了一种基于整体作战效能的目标威胁排序方法,建立了目标威胁排序的指标体系,分析了最小偏差模糊互补判断矩阵的指标权重求取方法,引入作战能力提高率矩阵[CX2]Q[CX],给出了支援作战的空中目标的威胁度。通过仿真分析,该排序方法对支援作战的空中目标的威胁评估更加准确,且更加符合防空作战实际。     

证据理论与层次分析法相结合的威胁评估排序模型

在防空作战指挥决策过程中，空袭目标的威胁程度评估与排序是其关键环节之一。它涉及许多不确定的因素，有些甚至是无法得知的。利用证据理论对不确定或“无知”的因素进行处理，并结合层次分析法，提出了一种解决部分因素值未知的威胁评估排序方法，最后通过实例进行了说明。本方法可为防空作战指挥员对空情威胁作出正确判断提供科学依据。     

舰艇编队超视距反导威胁评估指标主观权重确定

针对舰艇编队超视距反导威胁评估指标主观权重确定问题,建立威胁评估指标体系。分别针对决策者给出的语言型、效用值型、序关系值型、模糊互补判断矩阵型、互反判断矩阵型以及区间数型指标权重信息建立了指标权重确定的最优化模型,将主观指标权重确定问题建模为多目标约束优化问题,在得出各种类型权重信息矩阵的规范化系数的基础上采用线性加权的方法将其变为单目标约束优化问题,并给出了指标主观权重解。仿真结果显示,该方法能够直接集结决策者给出的多种类型的指标权重确定信息,且能够准确地得到舰艇编队超视距反导威胁评估主观权重,计算量小、易于进行工程推广,能够为舰艇编队超视距反导作战辅助决策系统设计提供一定的理论支持。     

基于D／S证据理论的辐射源威胁等级评判

辐射源威胁等级评判是电子战专家系统重要组成之一,D/S证据理论具有多数据源不确定信息推理和融合特点,符合人类思维决策过程.根据辐射源威胁因素和判断准则建立辐射源威胁等级评判体系,研究将隶属度函数表述威胁程度的模型改为区间分布表述的基本可信度函数模型,给出基本可信度函数值的归一化计算方法,使之符合D/S证据理论可信度分布函数要求.最后,用实例对模型进行了验证,结果表明D/S证据理论是评估辐射源威胁等级的一种有效方法.     

防空兵火控雷达网及抗干扰效能评价

雷达组网作战是防空兵武器系统的发展趋势,给出了防空兵火控雷达组网的基本形式、系统组成模型和指挥控制过程,指出了火控雷达网的发展思路,构建了火控雷达网抗干扰效能综合评估指标体系,提出了火控雷达网、抗干扰效能评判方法,并通过实例分析结果表明了该模型具有实用性,为防空兵雷达组网提供辅助决策依据.     

基于多Agent偏好的决策信息融合

针对多Agent系统的群决策问题，本文提出了一种利用多Agent群体偏好进行决策融合的方法，使用群决策方法生成多Agent群体偏好，然后根据模糊排序策略进行决策信息的融合，群决策方法与模糊排序这两种方法的混合运用有效地降低了决策时间，提高了决策的精度。经过实验模拟，证明了这种方法的简单性和有效性。     

基于UTADIS法的辐射源威胁等级判定

辐射源威胁等级判定是电子对抗领域的重要研究课题,针对现有的不足,利用多准则分类的效用加性判别(UTADIS)法,建立了一种辐射源威胁等级判定方法。结果表明,利用UTADIS法能够准确合理地判定辐射源威胁等级,能够体现决策者偏好信息,还能更精确地估计辐射源威胁程度。该方法在性能和实用性方面具有优势,是一种新的判定途径。     

防空信息战能力的一种专家群体评价方法

防空信息战是信息时代一种重要的作战样式,我们必须对防空信息战系统的作战能力进行有效的评价。鉴于防空信息战能力评价的指标体系为定性指标,给出了一种基于模糊语言变量的专家群体评价方法。首先将专家给出的关于属性权重和方案属性值的模糊语言集结为各方案的三角模糊数,然后通过期望值排序方法得到所有方案的排序信息。通过算例说明了该方法的有效性。     

面向海洋环境的装备选优与排序方法

针对海洋环境下的武器装备选择问题,将其转化为带方案偏好、属性权重完全未知且属性值为区间数形式的多属性决策问题。基于主观偏好与客观属性值偏差最小化的思想,提出一个单目标二次优化模型,并利用LINGO软件进行模型求解,求得属性权重。通过对属性值和属性权重的线性集结,得到排序结果。最后通过数值算例,验证了该方法的可行性和操作性。     

基于变权模糊综合评判的信息安全等级保护测评模型

Nowadays, clear evaluation models and methods are lacking in classified protection of information system, which our country is making efforts to promote. The quantitative evaluation of classified protection of information system security is studied. An indicators system of testing and evaluation is established. Furthermore, a model of unit testing and evaluation and a model of entirety testing and evaluation are presented respectively. With analytic hierarchy process and two grade fuzzy comprehensive evaluation, the subjective and uncertain data of evaluation will be quantitatively analyzed by comprehensive evaluation. Particularly, the variable weight method is used to model entirety testing and evaluation. It can solve the problem that the weights need to be adjusted because of the relationship role which enhances or reduces security of information system. Finally, the paper demonstrates that the model testing and evaluation can be validly used to evaluate the information system by an example. The model proposed in this paper provides a new valuable way for classified protection of information system security.     

Network selection based on multiple attribute decision making and group decision making for heterogeneous wireless networks

One of the key issues for radio resources management is network selection strategy in heterogeneous scenarios.In order to provide ubiquitous service,the paper puts forward a network selection algorithm based on multiple attribute decision making(MADM) and group decision making(GDM).Firstly,the proposed algorithm acquires attribute weights’ vectors of the subjective and objective decision makers based on MADM,and then the two attribute weights’ vectors are synthesized to be a new attribute weights’ vector by using GDM.Considering that the results of GDM should be reasonable and convincible,the criterion of consistency is adopted for judging the compatibility of group judgments.More specifically,the algorithm takes into account not only objective attributes of networks but also the preference of subscribers and traffic class.Hence it guarantees that the subscribers can not select the networks with poor performance depending on their preference.The simulation results show that the proposed algorithm can effectively reduce the handoff number and provide subscribers with satisfactory quality of service(QoS).