基于粗糙集的机载武器智能选择决策方法

机载外挂物管理系统智能化发展要求系统智能决策能力,由于决策因素的复杂性,一般决策方法在应用中受到较大限制。依据Pawlak提出的粗糙集理论,建立了完备信息系统多因素粗糙集决策方法,并在原有粗糙集属性约简和规则获取算法的基础上,设计完备信息系统下最小规则约简集获取算法。以某型飞机为例,运用该粗糙集决策方法建模实现了机载武器智能选择,证明了该方法在外挂物管理系统智能决策实现的有效性。     

面向远程测试与支援的不完备信息粗糙群决策

针对远程测试过程中由于数据质量及网络传输质量引起的信息不完备问题和远程支援过程中多专家意见合作冲突的多源决策问题,设计了一种粗糙群决策方法。该方法首先运用粗糙集理论,引入相似关系对不完备信息系统进行表示,采用最优完备选择避免不完备数据补齐方法带来的信息失真,对不完备信息系统进行决策,同时引入决策支持度的概念,针对多个专家对同一个对象的决策不是完全一致的情形进行复合粗糙群决策。实例表明:该方法可明显提高装备送修等级决策的准确率,提高远程测试与支援的效率。     

基于扩展不完备信息的无人战斗机综合战术灰色粗决策方法

为解决信息不完备条件下的无人战斗机(UCAV)综合战术决策问题,提出了一种基于扩展不完备信息的UCAV综合战术灰色粗决策方法。考虑粗糙集决策过程中决策属性发生缺失的情况,提出扩展不完备信息系统这一概念;按照"正向指标"的概念,建立聚类指标样本矩阵;基于灰色定权聚类方法补全缺失的决策属性;依据使决策最有可能发生的原则,给出决策信息系统的最优选择,以该最优选择为代表提取出决策规则;根据软、硬杀伤结合使用的UCAV作战想定,建立了UCAV综合战术决策模型,并通过仿真实例给出了决策过程,验证了该方法的正确性和有效性。结果表明:该方法能在条件属性和决策属性都存在部分缺失的情况下正确给出UCAV综合战术行为。     

基于B／S模式的燃气公司统计信息管理系统

基于B/S模式的燃气公司统计信息管理系统分为业务管理子系统、系统维护子系统、决策支持子系统、信息发布子系统。系统体系结构为客户机(表示层)、Web服务器(功能层)、数据库服务器(数据层)。三层结构通过基于TCP/IP协议的网络连接起来,组成完备的系统体系。该结构具有接口统一、访问简单、易升级、易扩充等优点。     

基于模糊推理Petri 网的无人机智能决策方法

为了提高动态不确定环境下无人机的自主控制级别,建立一种基于模糊推理Petri网的无人机智能决策方法。以 FRPNs 结构实现规则推理,按照规则分析系统的推理过程,并基于模糊推理 Petri 网的智能决策进行仿真。仿真结果证明：该方法提高了决策的实时性,实现了无人机攻击和防御的自主决策。     

基于进化行为树的智能体决策行为建模研究

针对传统仿真系统中建模方法存在领域知识获取困难、生成行为固定、缺乏适应性等问题,提出基于静态约束的进化行为树方法构建智能体决策行为模型.在通用进化算法基础上自动生成反映智能体决策行为逻辑的行为树拓扑结构,通过通用学习方法与领域规则的较好结合提升决策模型的生成效率和适应性,并以坦克对战军事游戏中的决策行为建模为例进行验证.结果表明:该方法能增强决策逻辑的可解释性,具备可行性和科学性.     

优势决策信息系统规则获取方法及应用

鉴于已有优势决策信息系统规则获取方法存在不足,如得到规则较少、规则正确率不高等,定义优势决策辨识集和辨识矩阵,给出优势决策信息系统的属性约简方法;引入基于优势关系的粗糙集方法将对象进行优劣排序,并结合决策属性剔除不合理对象,将不协调优势决策信息系统转化为协调优势决策信息系统;提出协调优势决策信息系统的规则获取方法,该方法符合自然推理过程,直观性强,在充分挖掘系统蕴含信息的基础上,保证了规则的正确性;将该规则获取方法应用于雷达对抗目标威胁评估简单可行,并为解决属性含有"偏好信息"的决策问题提供了新的思路。     

环境判明的组织决策设计及复杂性研究

作战协同及其组织决策设计是体系对抗工程中指挥控制系统研究的课题之一,首先从集中式和分散式组织结构分析出发,采用假设检验的方法,探讨了分布式结构假设检验在海军舰艇编队环境评估中的组织决策设计,并从决策设计和算法上对其进行复杂性分析.结果表明,基于假设检验的组织决策是一个NP问题.最后提出组织决策设计的改进算法和研究思路.     

基于进化式专家系统树的无人机空战决策技术

为解决传统专家系统方法无法应付非预期情况的问题,提出一种进化式的专家系统树方法来研究空战决 策。以中距空战为例,建立2 维典型空战模型,将遗传算法和专家系统相结合,建立进化式专家系统树框架和战术 决策系统,并在一对一空战场景下对所建立的方法进行仿真验证。仿真结果表明：该方法通过在多种战场设定下对 决策规则的离线进化,使决策系统可根据战场情况做出调整,在己方飞行性能不占优势的情况下达成制胜目标。     

电子对抗指挥控制系统的行为功能需求

电子对抗指挥控制系统由情报处理、辅助决策、作战计划及作战控制等子系统组成.情报处理子系统分析处理原始情报或预处理后目标情报,为判断敌方作战意图及应采取的相应电子对抗行动提供决策依据.辅助决策子系统提供实时战场信息并生成决策方案.辅助计划子系统实时生成作战计划文书.作战控制子系统提供战场实时态势变化,组织调控作战行动.     

基于状态监测的导弹地测发控系统故障诊断

基于状态监测的导弹地测发控系统包括机内测试、上位机状态监测及维修决策.通过传感器组分别采集地测发控系统的各模块、分系统的状态参量等,经MCU处理后,通过蓝牙内嵌模块将信号发送给上位机.上位机获得状态监测数据后,通过软件对数据分析处理,完成导弹地测发控系统的状态评估和维修决策.     

机动作战路线选择的辅助决策系统模型

机动作战路线选择的辅助决策系统模型,采用层次分析法.通过建立评判因素集、评语集、权重集完成机动路线选择一级综合评判模型.其二级模糊综合评判模型为一级模糊综合评判的等级系数.决策模型分系统用于建立数学模型并编制相应程序,数据输入分系统负责将各专家对各子因素评价写入,并存入数据库.方法库负责为各模型提供分析求解算法.数据库负责将存储人工输入及方法库计算的各因素权重和评估结果等数据.     

基于对抗的突击武器与支援武器协同火力打击决策方法

为满足多类型武器协同火力优化打击的需求,提出了一种基于对抗的突击武器与支援武器协同火力打击决策方法。以突击武器“点对点”打击和远程火力支援武器“面杀伤”的协同为研究对象,考虑具有对抗特性的火力打击决策优化过程,以突击武器对目标的打击决策、目标对突击武器的打击决策以及支援武器的炮弹落点位置为优化变量,建立了以对抗双方剩余价值比值为目标函数的协同火力打击决策优化模型。提出了基于人工蜂群算法双层迭代优化的协同火力打击决策优化模型求解方法。目标分配决策变量采用整数编码,利用罚函数方法处理约束条件,将决策模型转化为无约束混合整数优化问题;针对算法实现过程,分析了双层迭代人工蜂群求解算法的计算复杂度。通过一个协同火力打击算例验证了协同火力打击决策模型和求解算法的合理性和有效性。     

基于态势描述的机步团作战仿真决策活动模型研究

为解决机步团指挥信息系统在作战行动仿真中决策活动模型的建模问题,在分析决策模型特点的基础上,提出了基于态势描述的决策活动模型,并分析了模型实现的原理,深入研究了机步团作战行动仿真中的态势描述的核心问题,给出了决策模型构建的一种新思路,即基于位置状态、战损状态、任务状态和消息信息等4类实体信息的态势描述方法.     

多型地空导弹武器系统调运优化模型

为在防控作战中利用有效资源在最短时间将地空导弹武器系统展开部署,建立最短路模型及装备调运优化模型.以多型地空导弹武器系统在最短时间内完成由多驻地至各个发射阵地的调运为目标,利用Floyd-Warshall算法进行解算,提出作战需求下的装备调运方案及路线规划.结果表明:该模型有效、可行,可为相关研究和决策提供依据.     

基于决策树算法的IT专业就业模型

针对当前高校毕业生就业困难、人才培养方案不能适用社会需求等问题,对基于决策树算法的IT专业就业岗位和知识需求聚类模型进行分析。基于大数据技术,以IT专业学生就业及社会招聘信息为例,通过爬虫技术进行数据挖掘,并对数据进行爬取、清洗、存储等操作,获取包括岗位、工作地点、薪资、学历、工作经验、知识技能等属性的数据集合。根据特征集合及数据集合,采用ID3算法,以最大信息增益为目标,构建基于决策树算法的IT专业就业岗位和知识需求聚类模型。试验结果表明,该模型可促进IT人才资源科学管理与决策、解决高校IT专业毕业生就业难、提高高校IT人才培养水平。     

具有自主决策能力的机动单元智能体研究

在机动作战仿真中,具有对战场威胁快速反应和决策能力的机动单元实体才更符合实际作战的情形。为此,提出了具有自主决策功能的机动单元智能体的结构模型,它由感知、威胁预测、决策、学习和执行等部分组成;建立了用于威胁预测的神经网络模型,并将智能体的决策描述为马尔可夫决策过程(MDP)．面对复杂的决策环境,将强化学习技术运用其中,使得智能体通过不断观测新的环境状态,运用学习手段,作出最佳的策略选择。针对强化学习中状态空间大、现有算法收敛速度较慢等问题,提出了改进的SARSA(A)学习算法。仿真实验验证了强化学习下机动策略决策的有效性和改进算法的效率。