基于可射击概率约束的防空作战火力优化分配

针对防空作战火力优化分配中未考虑可射击概率影响防空作战效能的问题,提出一种基于可射击概率约束的火力分配模型。该模型综合考虑可射击概率、空袭强度、火力单元转火时间等多种因素,能够在保证满足可射击概率和联合毁伤概率阈值前提下,优先使用反应快的火力单元拦截飞临时间短的目标,并尽量减少火力资源消耗,为防空系统提供持续作战能力。提出一种基于非线性自适应惯性权重的改进平衡优化器优化算法,对模型进行求解。该算法首先使用Tent混沌映射初始化种群,增强种群多样性;其次引入惯性权重平衡局部搜索和全局搜索能力,有效提高了算法的寻优能力。仿真计算结果验证了所提模型的优点以及优化算法的有效性。     

区域防空拦截可行性与火力分配算法研究

针对区域防空的特点,研究了粒子群算法在火力分配中的应用。从分配控制条件、弹目相对距离和飞行时间等角度,阐述了火力单元对目标的拦截可行性判断逻辑。根据火力单元拦截可行性约束,构建了粒子编码方法,从本质上缩小了分配问题的解空间; 设计了增强群体多样性的种群进化更新策略,提高了求解效率。仿真实例表明,该方法具有较强的全局寻优能力和收敛速度,能够有效求解区域防空火力分配问题。     

改进型布谷鸟搜索算法的防空火力优化分配模型求解

针对防空火力优化分配中火力资源易浪费且易延误战机的问题,将毁伤概率门限、飞临时间以及威胁度等因素相结合,构建一种改进的防空火力优化分配模型。基于此模型,提出一种多种群并行布谷鸟搜索算法求解防空火力多维整数优化分配问题。利用多个种群同时进行全局探索和局部开发,并通过移民算子进行各种群间的信息交流;为进一步提高全局探索能力,引入柯西变异算子构建新的全局搜索模型;在算法局部开发过程中,采用贪婪方式,逐维搜索。仿真结果表明：所建火力优化分配模型能有效地抓住战机,避免火力资源浪费;所提优化算法能较好地平衡全局探索和局部开发,在保证较高收敛速度的同时,提高了全局探索能力。     

基于杂交粒子群算法的弹炮混编防空群火力优化模型

针对弹炮混编防空群射击指挥中的火力分配问题,提出了弹炮混编防空群的火力分配方法,建立了优化的火力分配数学模型。在此基础上,借鉴遗传算法中的杂交概念,采用改进后的粒子群优化算法对此模型求解。通过算例和仿真结果与实际经验对比表明,改进粒子群优化算法是解决弹炮混编防空群火力优化分配问题的一种有效方法。     

不确定因素下海上要地防空动态火力分配模型

针对海上要地防空作战中原火力分配方案可能被不确定因素打乱的问题,提出一种综合考虑目标拦截概率与防空武器射击稳定性的双目标动态火力分配（DWTA）模型。针对海上要地防空作战特点,给出3种不确定因素;构建DWTA双目标优化函数,并给出相关参数定义;接着给出双目标优化模型的求解步骤;结合算例对所提出的方法进行仿真验证。通过对仿真结果分析发现,所提模型能够给出防空武器射击稳定性高、目标拦截效率较高的火力分配方案;当有不确定因素时,该模型可以在一定时间内给出新的合理火力分配方案,对提高海上要地防空武器作战效率有一定参考价值。     

防空导弹目标分配优化方法研究

从工程实践角度,对防空导弹目标分配总体方法进行研究,包括:应该解决的若干问题、目标可分配区的计算方法、目标分配的总体思路和流程、分配算法优化等。重点针对防空导弹对不同类别目标具有不同杀伤区的问题,提出通过限定目标参与分配方案计算的时机以改善武器系统设计效果的新思路;介绍将传统的匈牙利算法应用于目标分配的处理方法,并提出一种基于启发式算法、可提高运行效率的求解方法。仿真结果验证了该方法的可行性。.     

一种基于遗传算法的防空火力分配方案

根据反空袭防空作战的特点，建立基于遗传算法的防空火力优化分配模型，模型求解的步骤包括：问题编码，产生初始种群；计算适应值及适应度函数；选择、交叉及变异算子，以及判断停止进化条件。通过在计算机上对实例仿真运行制定出火力分配方案，证明该方法运算速度较快，结果精度较高，对地面防空火力分配决策研究具有一定的参考价值。     

编队防空火力分配建模及其优化方法研究

为提高编队防空武器的整体作战效能,在面临多批空中威胁目标时最大限度地发挥编队内防空武器资源,建立了编队防空武器火力分配(WTA)模型,将人工免疫算法应用到模型的求解与仿真中。针对模型求解的特殊要求,构造了有效表达编队防空WTA作战效能的特种抗体数据结构染色体编码方案和亲和度算法,给出用于产生高效防空WTA结果的克隆免疫算子。通过实例分析,验证了该算法的正确性和有效性,并与其它进化式算法进行了比较,在大多数情况下,免疫算法能够获得更优的结果。     

防空火力抗击效果研究仿真模型设计

从仿真设计原理、仿真控制机制、模型内部结构和模型算法三方面研究防空火力抗击效果的仿真模型.其由侦察预警、火力分配和火力单元对空射击模块组成.侦察预警模块按照一定算法计算目标的被发现概率,以判定和描述目标是否能被发现.火力分配模块通过层次分析法建立评判模型,并对各个防空兵火力单元进行射击任务区分.对空射击模块通过计算防空兵火力单元的毁歼率描述防空兵火力单元是否命中目标.     

防空兵火力区分的枚举法选优模型

防空兵火力区分的枚举法选优模型,假设火力区分前已求出目标威胁度和防空群对某批目标抗击的有利度,得出各防空群对某批特定目标进行拦截的效益值,再根据防空群数量、来袭目标批数建立模型.并采用枚举法编制程序对模型求解,步骤包括:产生随机分配矩阵、计算每种区分方案的收益矩阵及选取最佳区分方案.     

基于拍卖算法的动态防空武器目标分配

为解决网络化防空作战中“制导平台-武器-目标”三者的优化匹配问题,提出一种基于拍卖算法的武器目标分配(weapon-target assignment,WTA)问题求解方法。建立多约束条件下的动态武器目标优化分配模型,将动态作战过程离散化为静态分配问题处理。实例验证结果表明,该方法具备有效性、快速性。     

基于NSGA-Ⅲ算法的集群目标来袭火力分配建模与优化

火力分配建模与优化作为集群目标来袭防御任务规划的关键环节,对提高防御效果、保证任务完成质量具有重要意义。针对集群目标来袭防御策略呈现出由传统点对点饱和攻击向合理火力覆盖转变的基本趋势,建立以攻击效益最大、自身剩余价值最大、武器消耗最小为目标函数,以毁伤门限、武器资源总数和0-1整数约束为约束条件的集群目标火力分配模型;提出基于非支配排序遗传算法-Ⅲ（NSGA-Ⅲ）的集群目标来袭火力分配优化框架,给出具体的优化流程;面向想定的作战任务进行仿真实现,并通过收敛性指标和间距指标对NSGA-Ⅲ算法与第2代强度Pareto进化算法、NSGA-Ⅱ算法的性能进行对比分析。结果表明,NSGA-Ⅲ算法各项性能更优,能够更有效地解决集群目标来袭火力分配建模与优化问题。     

分阶段对地打击武器-目标分配建模与决策

为解决以对地打击作战行动为背景的武器-目标分配问题,在合理的假设条件下,建立了分阶段对地打击武器-目标分配的全局模型和局部模型,并设计了粒子群算法结合改进单纯形法的模型求解思路。结合具体算例所得出的仿真结果表明,所提出的模型与算法是准确的,能够有效地得到目标选择方案和武器分配方案,决策结果与实际作战思路基本一致,为对地打击武器-目标分配问题的工程实现提供了参考,具有重要的实际应用价值。     

基于回合制的火力分配优化问题建模方法研究

为解决火力分配中目标威胁度量化评估难,以及不同装备使用不同弹药对不同目标的毁伤效果差异大问题,建立了火力分配优化问题模型,该模型以最大战斗力指数为目标函数,并在火力分配基础上提出了装备-弹药-目标的分配方法。以武器装备回合战斗力指数为火力分配依据,有效解决了当前优化模型中很难精确确定不同目标威胁度大小问题;以回合制为计算周期确定装备战斗力指数、弹药消耗发数及装备运用方案等,有效解决了当前优化模型中一次计算后目标动态变化造成的火力资源浪费以及实时动态分配造成的计算困难等难题。运用遗传算法求解所建立的模型,算例结果验证了模型的可行性和有效性。     

改进分解进化算法求解动态火力分配多目标优化模型

战前制定合理的火力分配（WTA）方案,可以优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。其一,建立了面向多型武器协同进攻作战的动态火力分配（DWTA）多目标优化模型,由多个阶段静态模型构成,各阶段静态模型参数需根据战场态势实时获取;其二,重点研究阶段静态模型求解算法。针对模型特点,设计了一种满足资源约束的编码方式,融合禁忌搜索和拥挤距离策略,提出了一种改进分解进化算法。对比实验验证了算法的可行性、快速性和有效性。     

基于自适应遗传算法的反坦克导弹阵地武器目标分配研究

针对传统武器目标分配(WTA)方法中将目标视为相互独立实体的不足,提出一种适用于反坦克导弹武器目标分配的联合目标模型及利用自适应遗传算法对模型进行求解的思路,通过新的种群生成编码方法和单亲交叉与双亲交叉相结合的方法,缩小了可行解空间,克服了过早收敛,并加快了搜索速度.仿真表明了自适应遗传算法在求解反坦克导弹阵地WTA问题时不仅全局收敛性好,稳定性高,易于并行处理,且每个解都具有实际的可分配性.