地空导弹目标优化分配研究

针对现代防空作战特点，建立了区域防空体系下地空导弹武器目标优化分配的多目标数学规划模型，使用模糊动态AHP方法建立了目标的威胁判断模型，所建立的模型较好解决了多种型号地空导弹武器混合部署条件下目标的动态优化分配问题，为防空作战自动化指挥提供了一种辅助决策方法。     

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。     

基于遗传禁忌搜索算法的导弹武器-作战时间窗口分配

针对导弹武器作战的特殊情况,在武器-目标分配的基础上,研究导弹武器-作战时间窗口分配问题。对武器-作战时间窗口分配问题的相关概念和原理进行分析,并建立以导弹武器生存能力的目标函数、生存下限和作战时间窗口为约束条件的求解模型;根据用智能算法在解决较大规模分配问题时易出现的不足,将遗传算法全局搜索能力强与禁忌搜索算法局部寻优能力好的特点结合起来,形成新的遗传禁忌搜索算法对模型进行求解。仿真结果表明,新算法收敛性好,求解速度快且所得解的可靠性高。     

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。     

火炮武器－目标分配模型及其算法研究

根据火炮不同作战任务或作战目的,防空反导火炮作战目标分配需遵循最大威胁法则,而远程压制火炮作战目标分配需遵循最大毁伤法则。针对火炮武器－目标分配问题,提出了两种典型的火炮武器－目标分配模型,分别为防空反导、远程压制目标分配。针对上述模型提出了基于模拟退火的目标分配优化算法,并通过嵌入局部领域贪婪搜索策略,提高了该算法的收敛速度和搜索效率。仿真结果表明,该算法具有收敛速度快、分配偏差低的优点,在军事领域具有潜在的应用价值。     

武器-目标分配的模糊多目标规划

将决策者的主观意识同数学模型相结合,把作战中的武器-目标优化分配问题归结为多目标规划,运用模糊多目标参数规划求出具有一定满意度的最优化方案.其先将问题归纳为一般规划模型,然后给出模糊多目标规划以及含参数情况下的满意解,最后通过验证模型的有效性和可靠性判断该方案的优越度.     

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。     

基于改进型多目标粒子群优化算法的武器-目标分配

在作战中武器-目标分配(WTA)问题包含众多的变量,是典型的非确定性多项式完全问题。针对毁伤效能最大和用弹量最少两个目标函数,建立了基于改进型多目标粒子群优化(MOPSO-Ⅱ)算法的WTA模型。由于粒子群优化算法存在“维数灾难”瓶颈,应用了变量随机分解策略和合作协同进化框架,按照带精英策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法中的排序方法对粒子群编码数据进行非支配排序。通过实例仿真分析,结果表明MOPSO-Ⅱ算法比NSGA-Ⅱ算法具有更好的求解精度与运行效率,能够获得满意的分配结果,且计算快速有效,比较适合较大规模的WTA问题实时求解。在作战中武器-目标分配(WTA)问题包含众多的变量,是典型的非确定性多项式完全问题。针对毁伤效能最大和用弹量最少两个目标函数,建立了基于改进型多目标粒子群优化(MOPSO-Ⅱ)算法的WTA模型。由于粒子群优化算法存在“维数灾难”瓶颈,应用了变量随机分解策略和合作协同进化框架,按照带精英策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法中的排序方法对粒子群编码数据进行非支配排序。通过实例仿真分析,结果表明MOPSO-Ⅱ算法比NSGA-Ⅱ算法具有更好的求解精度与运行效率,能够获得满意的分配结果,且计算快速有效,比较适合较大规模的WTA问题实时求解。     

军用机场消防风险指标权重确定方法基于大数据分析的潜射武器作战运用

针对潜射武器作战运用中的大数据分析问题,对潜射武器作战运用进行研究。论述大数据概念以及特点, 重点阐述神经网络、群体智能和相关分析 3 种大数据分析方法的主要思想、应用范围,提出潜射武器作战运用与大 数据分析技术相结合的装备健康状态评估、火力分配优化、边界条件验证等作战运用模型,指出大数据分析在潜射 武器作战运用中应用的可行性。研究结果表明：大数据分析技术对潜射武器的作战运用和数据处理有一定帮助。该 研究可对大数据分析在解决潜射武器作战运用提供一定参考。     

基于大数据分析的潜射武器作战运用

摘要：针对潜射武器作战运用中的大数据分析问题,对潜射武器作战运用进行研究。论述大数据概念以及特点, 重点阐述神经网络、群体智能和相关分析3 种大数据分析方法的主要思想、应用范围,提出潜射武器作战运用与大 数据分析技术相结合的装备健康状态评估、火力分配优化、边界条件验证等作战运用模型,指出大数据分析在潜射 武器作战运用中应用的可行性。研究结果表明：大数据分析技术对潜射武器的作战运用和数据处理有一定帮助。该 研究可对大数据分析在解决潜射武器作战运用提供一定参考。     

基于动态规划的树状结构武器装备系统资源优化配置算法

针对多项作战任务与有限的武器装备系统资源间合理配置的问题,提出基于动态规划的树状结构资源优化配置算法.概述武器装备系统资源配置存在的问题,将动态规划的树状结构方法用于武器装备系统资源优化配置中,遍历各个作战任务和资源配置方案集,以各个战术方案作战效能值为最终评价指标,进行方案效能排序,辅助指挥员制定战术方案,实现武器装备系统作战资源的优化配置,并通过实例分析进行算法验证.分析结果表明:该优化算法过程简洁明了,计算模型简单,具有实用性和可行性.     

基于体系结构产品的武器装备体系成本配置方法

为解决对武器装备体系成本配置进行有效定量分析的难题,对武器装备体系建设过程中成本配置方法进 行研究。基于体系结构产品中作战活动模型、作战活动到系统功能映射矩阵和系统到系统功能映射矩阵,建立武器 装备体系的作战活动到系统映射矩阵,提出一种在作战活动重要程度无差别情况下计算体系成本配置的计算方法。 阻击式防空体系实例结果证明了该方法的可行性与合理性。     

弹载图像探测器广域协同探测算法

针对弹载图像探测器协同探测的分配方式影响目标信息增益的问题,开展此类探测器广域协同探测算法研究。以获取最多有效毁伤信息为目标,研究了弹载图像探测器散布修正与目标分配问题;建立完整的图像探测器动力学模型和目标等效模型,模拟多探测器的协同探测环境;通过有效信息熵描述图像探测器系统获取毁伤信息的能力,推导毁伤信息熵与系统和目标的相关方程,得到协同探测能力的评价准则;基于Kuhn-Munkres算法和Runge-Kutta算法,提出求解图像探测器最佳修正时机与最优观测目标分配的优化求解方法,并给出算法流程,解决弹载图像探测器协同探测的最优分配问题。结果证明：与图像探测器随机分配方式进行对比,该算法具有更高的信息增益;当图像探测器越过检测目标时,目标信息熵增益同比增长24%。     

集群目标战场价值综合评估

针对目前装甲机械化部队作战过程中缺乏对装甲集群目标整体价值评估的问题,提出一种通过敌武器平台的数量、作战效能、综合价值系数以及武器平台的位置分布等因素对集群目标价值进行综合评估并排序的方法.介绍集群目标价值指标的构成,给出确定部署兵力类型和数量的原则,并通过仿真验证.评估结果表明:该方法合理有效,能较好地反映集群目标对我方的威胁程度,为我方的兵力分配等决策过程提供参考依据.     

固定翼垂直起降无人机过渡机动优化控制分配研究

以一种固定翼垂直起降无人机为研究对象,研究其6自由度过渡机动非线性优化控制分配问题。基于增量动态逆（INDI）方法设计全局化控制器,并利用该方法降低控制模型中的不确定性对控制效果的影响。针对无人机控制冗余和耦合问题,在INDI基础上提出一种2级递进式优化控制分配方法,对航迹和姿态控制回路中的控制变量增量进行综合优化分配。该优化控制分配方法可以将非线性耦合控制分配问题转化为线性优化问题求解,避免了迭代计算,同时提高了求解速率。针对优化分配中的目标函数设计动态权值选取方案,使无人机能够根据任务需求和飞行状态调整优化分配侧重方向并确保优化结果的合理性。仿真结果表明,该无人机能够很好地跟踪过渡机动航迹,控制分配方法可行。     

基于文化基因算法求解动态武器目标分配

针对动态武器目标分配(dynamic weapon target assignment,DWTA)问题,提出一种基于进化算法和局部 搜索算法的文化基因算法(memetic algorithm,MA)。以最大化目标毁伤为目标,建立考虑能力约束、策略约束、资 源约束、拦截可行性约束条件下的DWTA 模型;引入虚拟排列进行编码以满足拦截可行性要求,设计将排列转化为 实际分配方案的构造方法,给出算法运行过程中对随机事件的处理方法。通过与遗传算法(genetic algorithm,GA)、 MA-GLS(memetic algorithm global local search)求解不同测试实例的对比仿真,结果表明,MA 算法具有寻优速度快、 优化能力强、稳定性好的优点。     

基于动态规划下地震现场搜救兵力配置研究

针对我国目前在地震现场搜索救援中存在的兵力配置问题,提出运用动态规划方法对其问题进行研究。简述建立动态规划模型的基本策略和步骤,建立地震现场搜索救援中兵力配置问题的静态数学与动态规划模型,并通过求解动态规划模型,得出地震现场搜索救援中兵力配置的最优策略。结果表明:该模型结构简单,计算难度小,优化配置能力强,易于电脑操作,可有效解决兵力配置等非线性数学问题。     

防空体系目标分配约束条件研究及量化模型

为了系统研究和实现目标武器分配中约束条件的量化计算问题,依据编队防空体系目标武器分配的特点,总结和分析了一般静态情况下和动态情况下的编队防空体系目标武器分配约束条件,从目标因素和武器因素两个方面对能够影响目标武器分配结果的约束条件进行了分析和讨论,提出了基于MADM和AHP的约束条件量化层次结构以及量化模型．最终给出了目标武器分配约束条件量化方法,为防空导弹的射击指挥决策模型相关计算提供了思路．     

具有多次拦截时机的防空火力分配建模及其优化方法研究

防空火力分配采用一次性完全分配原则容易造成火力资源浪费,针对该问题,以来袭目标到火力单元的飞临时间为依据,筛选出具有多次拦截时机的火力单元组,并按照拦截时机的先后顺序逐步释放火力单元,以毁伤概率为优化目标,同时兼顾火力资源消耗,建立了一种具有多次拦截时机的防空火力分配模型。在此基础上, 采用混沌离散粒子群混合优化(CDPSO)算法对模型进行求解,以提高算法的全局搜索能力, 避免陷入局部极值。通过仿真验证了模型及算法的合理性和有效性,为防空火力分配问题的求解提供了一条新思路。