大规模编队空战队形优化算法

大规模编队队形优化是空战战术研究的一个重要方面,但是对队形优化评估标准还没有建立一种有效的方法.在利用市场机制完成目标分配的基础上,提出使用编队目标函数作为队形优化评估标准.为了验证该评估标准的有效性,提出利用自适应遗传算法完成大规模编队协同空战队形优化.首先采用层级方法对大规模飞机编队队形进行编码和解码,然后利用编队目标函数构造出了适应度函数.最后通过3组例子阐明了队形优化算法的有效性.     

基于混合蛙跳算法的协同空战火力分配

针对超视距多机协同空战中的火力分配（WTA）问题,建立了协同空战火力分配的数学模型,提出了采用混合蛙跳算法（SFLA）来求解协同空战火力分配问题,根据无约束化的编码方式,结合交叉、变异的遗传操作,提高了算法的收敛速度以及全局搜索能力,能有效避免陷入局部最优。仿真结果表明,所提出的混合蛙跳算法在解决协同空战火力分配问题中具有高效可行性。     

考虑时间约束的空战编队协同火力分配研究

为提高空战编队协同火力分配模型的准确性, 结合空战实际动态过程的特点,提出相对静态空战过程和窗口时间约束概念,并基于此建立相对静态空战火力分配模型,考虑从分配开始到命中目标所需时间与实际可用时间的相互关系;针对模型在增加了时间约束后难以快速准确求解的问题,提出一种时间约束处理的策略,并基于最佳适应度和遗传代数调整策略相结合的自适应量子遗传算法求解。实验结果验证了改进算法的快速收敛性和稳定性,同时表明模型在空战火力分配方面的适用性。     

无人机编队超视距空战决策及作战仿真

以无人机的超视距空战为研究背景,建立一种综合态势评估、目标分配和损耗裁定的协同空战仿真模型。首先,综合友机位置和敌方战机威力对我机的态势影响,提出一种基于人工势场的态势评估方法;然后,利用文化基因算法进行目标分配,分别采用离散差分进化算法和邻域搜索算法作为其全局和局部搜索策略;最后,用两步裁定法模拟空战双方的相互攻击,实现超视距空战中的损耗裁定。仿真结果验证了所提出模型的合理性和算法的有效性。     

基于贝叶斯优化算法的多机协同空战决策仿真

多机协同空战是未来空空作战的重要形式,空战智能决策是空战研究的核心内容之一.根据多机协同的特点和空战智能决策的要求,首先构造多机协同空战的自主优势矩阵,并在此基础上依据多人冲突理论分别对和红蓝双方以及本机编队进行权重分配,由此得到多机协同空战的整体优势矩阵.然后给出了贝叶斯优化算法并应用此算法对该模型进行了优化分析,实现了多机协同空战的空战智能决策.仿真实例证明贝叶斯优化算法收敛速度快,能够收敛到全局最优解,能有效地解决多机协同空战中的空战决策问题.     

协同多目标攻击的混合蛙跳融合蚁群算法研究

针对未来超视距条件下的多机协同空战,提出了一种基于混合蛙跳融合蚁群算法的目标分配方法。以目标威胁评估值为准则建立空战决策模型,根据空战决策特点对青蛙粒子进行特殊编码处理,在混合蛙跳算法局部搜索过程中加入自适应差分扰动机制、在蚁群算法中引入变异算子以减少算法搜索时间。融合算法利用混合蛙跳算法快速的全局搜索能力生成初始优化解群,利用蚁群算法具有正反馈的特点求精确解,利用Matlab仿真。仿真结果表明该方法能够快速有效地给出合理的目标分配方案。     

超视距空战飞行轨迹建模及仿真

超视距多目标攻击逻辑决策和空战态势评估是超视距空战研究的主要方面,但对空战战术影响较大的战机飞行轨迹和飞行参数的研究较少.通过对超视距空战和视距内空战的比较,分析了超视距空战的空战过程.根据超视距空战迎头攻击战术的特点,建立了相应飞行轨迹的数学模型,并求解了载机速度、载机发射导弹速度、转弯速度、载机转弯半径、目标机速度、载机飞行时间、转弯时间和导弹飞行时间之间的关系.通过仿真分析了飞行参数对飞行轨迹的影响,并根据载机性能约束条件,求解了飞行参数的最优解.仿真结果表明,飞行轨迹模型和最优飞行参数设计的合理性和可信性,可为超视距空战战术、战法决策等作战应用提供重要参考.     

基于误差反向传播神经网络的超视距协同空战研究

针对多机协同空战中的多目标分配问题,利用构造的误差反向传播（BP）神经网络模型对超视距空战情况下的几种典型的第3代战斗机空战性能进行比较评估,在此基础上建立了协同优先的分配模型。给出了协同优先权的计算步骤。仿真算例表明了模型的有效性。     

基于分布式约束优化的武器目标分配问题研究

为解决舰艇编队协同防空中的武器目标分配(WTA)问题,提出一种将WTA问题建模为分布式约束优化问题的方法。介绍求解分布式约束优化问题的2个典型算法ADOPT和DPOP。通过Frodo软件平台对舰艇拦截多批反舰导弹过程进行仿真,比较2个算法在仿真时间、通信量等方面的性能,结果证明了该方法求解WTA问题的可行性。     

协同空对地攻击中的目标分配方法

多机编队协同空对地打击是航空兵作战的一种主要样式,目标分配是制定协同空对地打击任务计划的一项重要内容,其目的是充分发挥编队内成员的优势,实现资源的优化配置,提高作战效能,减小攻击代价.分析了目标分配中的目标覆盖约束、毁伤概率阈值约束以及任务平衡度约束,建立了以实现最大攻击效费比为目标,并充分考虑目标分布状况的目标分配模型,设计了基于遗传算法的目标分配算法,以典型的空对地攻击任务为背景对方法进行了仿真,仿真结果表明,模型可以有效地解决多机协同对地攻击中的目标分配问题.