基于多目标攻击目标选择与战术决策研究

文中就多目标攻击系统研究的关键技术目标选择与战术决策问题开展了研究．并给出了基于一般性原则的数学模型和算法，较好地满足和支持了多目标系统的研究和仿真。     

改进遗传算法的多机超视距协同空战目标分配方法

针对多机超视距协同空战中的目标分配问题,依据协同空战攻击决策的度量指标,构建交战优势矩阵,建立整体优势函数;在此基础上,考虑目标分配整体均衡策略,引入目标分配密集度和目标分配均匀度两个指标用于目标均衡和任务均衡分配,改进整体优势函数,从而合理利用作战资源;考虑传统遗传算法解算速率不高的缺点,提出了一种改进的遗传算法,该方法能快速寻优满足实时性要求.     

多目标决策与防空威胁判断

文中通过对优序法思想及其特点的分析,提出了对空袭目标威胁判断的一种新方法——优序法多目标决策,为指挥自动化系统在现代战争条件下的判断、决策提供新的依据。     

防空武器多目标优化分配建模与决策

在对决策机理分析的基础上,建立了防空武器系统的多目标分配决策模型,实现了防空导弹的多目标优化分配。在此基础上,提出一种改进的粒子群优化(PSO)算法以求解防空武器的最优分配,通过与遗传算法的实例比较,结果证明了该方法的有效性和优越性。     

基于交叉熵优化的多飞行器在线协同目标分配方法

在线协同目标分配技术是支撑多飞行器自主协同作战的关键,为此,针对多飞行器在线协同目标分配问题进行研究,综合考虑飞行器性能、命中概率、目标价值等因素建立了约束条件模型和代价指标评估模型,提出了基于交叉熵的在线协同目标分配策略求解算法,经不同计算规模下的数学仿真分析,验证了本文方法对于解决在线目标分配问题的计算实时性和有效性。     

基于强化学习的集群多目标分配与智能决策方法

为提升高动态协同攻击条件下的攻防效能,研究基于强化学习的集群多目标智能分配与决策方法。建立综合攻击性能评估准则,包括基于相对运动信息的攻击优势度评估以及基于目标固有信息的威胁度评估。综合攻击性能、突防概率以及攻击消耗,设计攻防效费比性能指标。构建基于强化学习的多目标决策架构,设计以分配向量为基本元素的动作空间,以及基于量化性能指标的状态空间,利用Q-Learning方法对协同攻击方案,包括导弹选取以及分配形式进行智能决策。仿真结果表明,强化学习能够实现攻防效能最优的多目标在线决策,其计算效率相对于粒子群优化算法具有更明显的优势。     

多飞行器协同拦截目标分配算法及制导律研究综述

综述了多飞行器协同拦截作战的主要研究成果和国内外发展现状,着重介绍了目标分配算法和协同制导律设计。针对武器-目标分配问题,重点比较了不同启发式优化算法的特点,其中遗传算法对优化问题的求解适应范围更广,但搜索效率较低;粒子群算法效率相对较高,且可以采用实数编码,因此更方便投入实际作战应用。在协同拦截制导律设计方面,按照约束条件的不同,将其分为拦截时间约束、拦截角度约束和混合约束三种。结合典型研究成果,总结了几种常用的制导律设计方法,包括反步法、滑模控制、最优控制等,并对该研究领域的重点发展方向进行了展望。     

反舰导弹协同攻击目标分配与在线再分配方法研究

基于分段规划的思想,构建了反舰导弹协同攻击目标分配模型。预先分配以一定打击效果时的弹药消耗量为优化指标,解决了导弹射前兵力需求以及目标粗略分配的问题;在线再分配根据战场态势,在导弹发射数量已定时,以目标打击效果为优化指标,对初次分配进行实时修正。针对各段分配模型,提出了离散粒子群求解算法,并设计了不同的编码方式和适应度函数。仿真表明,构建的模型和提出的算法能够快速有效的解决反舰导弹目标分配问题。     

基于蚁群优化的多弹协同目标分配算法

为了提高对目标群的打击效果,研究了多弹编队系统中存在的目标分配决策问题。首先,利用弹间共享信息,综合考虑导弹性能、目标特性以及弹目之间的态势关系,建立弹目之间优势矩阵模型;然后,利用贪心算法及蚁群优化提出了一种简单有效的一轮拍卖及其改进算法以在规定时间内得到单弹的次优目标分配方案,并以此得到整个弹群的分配结果。最后,仿真结果证实了所提出方法的有效性。     

协同制导空战决策建模及求解算法

为有效提高空战协同作战效能,对采用协同制导后的空战决策问题进行了研究,给出了协同制导平台的选择方法,设计了一种协同制导交接方案。以敌方毁伤最大以及我方损失最小作为目标函数,建立了考虑协同制导的空战决策模型。为提高模型的求解效率,提出一种分布估计免疫算法对该问题进行求解。在免疫算法中引入了基于边缘乘积模块(marginal product model,MPM)的交叉和变异方式,防止优良模式的破坏,利用适应度共享机制增加种群多样性。对提出的空战决策模型,利用分布估计免疫算法进行求解。经仿真对比分析表明,采用协同制导后,作战效能明显提高,分布估计免疫算法求解速度也优于其他相关方法,证明了算法和模型的正确性。     

空战自主机动决策问题建模

描述了自主空战机动决策问题,系统研究了自主机动决策各个环节,建立了子环节数学模型,构建了整个自主机动决策模型,并通过11个基本机动动作仿真验证了模型的有效性。     

基于改进组合拍卖算法的分布式空战攻击决策

针对高动态空战环境下集中式指挥控制方式易受干扰,且突发情况下重分配时效性不高的问题,基于改 进组合拍卖算法提出一种完全分布式的协同空战攻击决策模型。各战机 agent 用贪婪算法构造组合投标,通过信息交 换与相互协商实现任务的分配与协调,达到攻击方案的一致。实验验证了该算法的有效性,其时效性可满足战场实 际需要。     

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。     

基于近似动态规划与零和博弈的空战机动决策

为应对机动策略未知的空中目标,针对以往机动决策建模通常存在"维数灾难"的不足,提出了一种结合近似动态规划与零和博弈的在线积分策略迭代算法.首先描述了近似动态规划存在问题及求解方法,提出了双人零和微分对策的近似动态规划算法,然后分析了博弈双方的均衡策略和在线策略迭代的求解方法,并结合空战应用场景设计了评价函数,最后进行了空战格斗的算例仿真.仿真结果表明,该算法通过运用函数逼近可以解决动态规划中难以处理的大规模模型"维数灾难"问题.     

防空作战多目标威胁度排序决策研究

为了帮助作战指挥员实施作战决策,建立了目标威胁度判断数学模型作为作战决策的辅助依据。采用层次分析法与效用函数相结合的方法,构建了层次分析模型,对各指标进行量化处理,构造效用函数,加权计算出目标威胁度的综合量化值,建立了空中多目标威胁度自动判断模型。利用某情报指挥系统的目标指示雷达数据应用实例表明：该研究方法具有一定的实用性,为目标威胁度判断提供了科学依据,可用于指导防空部队的作战训练。     

基于混沌蚁群算法的多机协同空战火力分配

针对多机协同空战中的多目标攻击决策问题,提出了一种基于混沌蚁群算法的火力分配方法。该方法将混沌运动的遍历性、随机性和蚁群算法信息素正反馈相结合,起到了优势互补作用。根据相应数学模型进行的仿真结果表明,该方法在多机协同空战火力分配中具有较强的全局寻优能力,且收敛速度快,寻优效果好。     

无人战机近距空战微分对策建模研究

针对无人战机（UCAV）在空战格斗中的自主决策问题,在UCAV的六自由度模型的基础上,将微分对策与机器博弈相结合;通过引入机器博弈中的“变值”思想,改进了传统的以“角度优势”作为支付函数的微分对策模型。当UCAV处于不同的空战态势时,该模型体现了同样的角度变化所获得的收益不同的真实状况,使UCAV的空战策略能够更趋智能与合理,仿真结果验证了算法的合理性与有效性。     

国外有人/无人机协同作战研究现状与发展趋势

针对现阶段无人机智能化程度相对有限的问题,分析有人/无人机协同作战。梳理有人/无人机协同作战 的概念、特点需求及历史概况;描述美国、俄罗斯、英国等国有人/无人机协同作战的研究现状;结合科技进步与战 争形态发展,重点梳理有人/无人机协同作战的关键技术,对有人/无人机协同作战的发展前景进行展望。结果表明, 该分析可为我军发展有人/无人机混合编队提供参考。     

防空导弹抗击巡航导弹的作战效能分析

根据武器系统作战效能定义,给出了防空导弹作战效能的ADC解析模型,以某型防空导弹为例进行了数学仿真验证,通过分析得出了影响该型防空导弹对巡航导弹作战效能的主要因素,据此提出了抗击巡航导弹的决心建议,可以为防空导弹部队平时训练和战时运用提供量化的参考依据。