多机协同多目标攻击的遗传蚁群算法研究

研究了多机协同空战中的多目标攻击决策问题.以攻击效果为准则建立空战决策模型,首先利用遗传算法快速随机的全局搜索能力生成信息素的初始分布,然后利用蚁群算法具有正反馈的特点求精确解,最后在Matlab环境下对实例进行了仿真.具体的仿真算例证明:将两种算法动态融合能起到优势互补的作用,在实际的空战环境下能进行有效的决策.     

基于融合算法的空—地多目标攻击火力分配

空地多目标火力分配是机载空地多目标攻击系统的核心。分析了空地多目标火力分配问题的特点,提出了不同的最优评价标准,并根据其对应的目标函数建立了3种空地多目标火力分配模型。以自适应蚁群算法为基础,利用遗传算子进行交叉变异操作,结合粒子群算法的思想修改信息素更新规则,给出了融合算法求解空地多目标火力分配问题的步骤。通过仿真实验验证了融合算法的有效性。     

随机优化蚁群算法在空战决策中的应用

空战决策是多机协同多目标攻击的关键技术。在传统蚁群算法基础上,对其搜索机制进行了改进,提出了一种随机优化蚁群算法,并将其应用于空战决策。建立了空战威胁数学模型,给出了产生随机排列的"随机补0"法,有效优化了蚁群的搜索机制。仿真结果表明这种随机优化蚁群算法克服了传统蚁群算法局部收敛的缺陷,特别是空战规模较大时更显示出其较快的收敛速度和全局收敛能力。     

空对空多机协同攻击多目标的决策研究

介绍了多机协同攻击多目标的基本概念，提出了在用模糊聚类和模糊识别算法对目标进行重要性等级评价的基础上，运用二部图的最大匹配算法对导弹和目标进行最大配对的新方法，仿真表明该方法产生的结果符合多机协同攻击多个目标的目标分配原则，具有一定应用价值。     

单机多目标攻击的最佳发射点选择算法研究

选择最佳发射点就是以预期攻击效果最佳化来确定开火时机,这对多目标攻击武器系统具有重要意义。提出在攻击航线与攻击区的相交段上,以综合杀伤概率最大化原则来选择多目标攻击的最佳发射点。在阐述研究思想和步骤的基础上,设计了多目标攻击最佳发射点选择算法,并给出了仿真算例与结果。     

基于全局最小值算法的反舰导弹协同攻击方案优化研究

在反舰导弹航路规划的基础上,运用航路矩阵全局最小值算法建立了反舰导弹协同攻击方案优化模型,将不同攻击角的航路分配到多个发射平台,通过合理分配导弹发射时间,使导弹以多个不同的攻击方向同时打击各个目标,达到协同攻击的目的,最后对仿真结果进行可行性分析。     

多目标攻击关键技术模拟试飞与验证

简要介绍了空空多目标攻击系统构型和原理,给出了多目标攻击验证试飞的总体设计和方案,引入了多目标攻击威胁判断非参量算法,以某次4目标攻击试飞为例,通过火控系统输出的威胁判断结果与利用GPS数据计算的威胁判断理论值的对比研究,验证了威胁判断算法的有效性.     

基于多专家权重的空对地多目标攻击决策

基于融合多专家权重的算法,提出了一种多机协同空对地多目标攻击决策方法.针对实际空对地攻击中的问题,利用评估地面的防空能力及目标的战役价值,分析对地攻击态势,并在此基础上建立威胁指数模型;通过多专家权重得到一个融合多专家权重的权值,以此得到综合威胁评估表,进而得到目标的分配方案.通过Matlab仿真验证了威胁指数模型和攻...     

多机协同多目标攻击空战战术决策

以多机协同攻击多个目标为研究背景,提出一种目标分配的决策分析方法。首先建立攻击过程中的优势模型和目标威胁模型,根据该模型分析多目标攻击过程中我方的优势和目标威胁度,然后将该优势与威胁度相加权,由此得到多目标攻击决策准则。示例表明,该方法能够根据空战态势合理地决策好所要攻击的目标,并为航空火控系统实现多目标攻击提供准确依据。     

基于层次着色Petri网的多机协同多目标攻击决策建模

采用层次着色Petri网的方法,在CPN-Tools仿真环境中建立了多机协同多目标攻击决策系统的模型。该方法通过引入颜色和置换变迁,降低了复杂系统Petri网模型复杂度,使模型直观、简单。利用ML元语言在模型中嵌入威胁估计和目标分配的算法函数,使得模型具有根据态势信息进行目标分配决策的能力。分析了模型的动态性质,并给出算例仿真。仿真结果表明了所研究的基于层次着色Petri网的多机协同多目标攻击决策模型的有效性。     

多机协同多目标攻击目标全面分配算法

讨论了多机协同多目标攻击目标全面分配算法，阐述了全面目标分配的基本概念、功能和算法程序逻辑图。     

基于两步分布协同拍卖的多机协同任务分配

针对多异构机载平台对不同类型的地面目标执行攻击任务的协同任务分配问题,以平台载弹量以及摧毁任务目标的需弹量建立平台与任务之间的关系,以各平台的任务序列以及执行任务时的武器使用量序列作为决策变量,在基地-任务航路矩阵和任务-任务航路矩阵的基础上,综合考虑平台武器约束、平台航程约束、任务需弹量等约束,建立多机协同任务分配模型。设计了两步分布协同拍卖算法,通过多次生成任务的拍卖招标顺序和基地的拍卖竞标顺序,实现了多机协同任务分配问题的优化求解。仿真结果表明,所建模型和求解算法能够有效合理地解决多机协同对地攻击的任务分配问题。     

基于 Multi-Agent System的群机协同空战指挥控制系统模型的研究

研究了由多个智能Agent(Multi-Agent System)组成的群机协同空战指挥控制系统的总体结构及基于BDI(Belief、Desire、Intention)结构的Agent对空战环境的感知模型、作战意图模型、决策模型和通讯行为.     

基于并行蚁群算法的无人机协同任务/航迹规划应用研究

无人机协同任务/航迹规划问题具有多类复杂的约束条件,针对该问题本文提出并行蚁群算法的求解思路。首先采用蚁群算法构造无人机航迹的解空间,然后对解空间提出基于整数编码的遗传算法,对参与作战的无人机、目标任务、可选航迹进行编码,来提高解空间的求解效率。本文以无人机的SEAD任务为想定,对单任务进行了仿真实验。结果表明,并行蚁群算法可以有效地解决无人机协同任务/航迹规划问题,满足各类约束条件,提高问题解的可行性。     

协同空战中基于任务分解的任务协调机制研究

协同空战任务决策的一个关键是编队内部的协调。基于复杂系统的一般求解方法,结合人工智能领域的MAS技术,提出了一种任务协调的分步实现方法。首先,就复杂的协同作战任务提出了一种分级分解思想,通过6级分解,将一项复杂作战任务分解为单个作战Agent的阶段性战术级任务,实现了协同作战任务的细化和量化,为各Agent协同完成复杂任务奠定了基础。在任务分解的基础上,建立了多Agent任务协调的数学模型,在合同网协议的基础上,提出了一种基于市场行为的编队内部的任务的动态协调机制。各作战Agent通过市场协议动态地选择适合自己的作战任务(包括协作性的和非协作性的),以编队总体效用最大化为目标,高效地实现了任务的动态、分布式的分配。仿真结果表明,提出的基于任务分解的协同任务协调机制效果较好,对作战任务决策起到了基础性的作用。     

单机多目标攻击的目标威胁排序

本文讨论空对空单机多目标攻击的威胁目标排序问题,首先概述了目标威胁排序算法,然后讨论了目标威胁因素的威胁指数计算及综合威胁度计算方法,最后采用典型用例进行了计算。结果表明本文所提出的威胁评估算法与实际情况相当符合,而且算法简单,易于工程实现。     

机载雷达作用距离的需求决策模型

机载雷达的作用距离与空舰导弹的射程之间的匹配是弹机协调中的关键问题之一。飞机在执行攻击任务 ,特别是远程奔袭时 ,能够发现并及时进入目标攻击区域是整个任务过程的重要环节。该文以载机实施空舰导弹攻击的过程为研究对象 ,分析了现有机载雷达的最大作用距离与空舰导弹的最大射程之间的函数关系 ,并重点对目标发现和目标战斗航向进入的过程进行了研究 ,推导出一种机载雷达作用距离的需求决策模型     

突防任务中组网雷达干扰资源分配研究

基于突防飞机的位置构建了干扰效果评估指标,综合考虑突防飞机在整个突防过程中的位置变化时的干扰效益,利用概率加权法确定最终的目标函数,采用蚁群算法求解出干扰分配决策。仿真结果表明,该文提出的干扰效果评估指标可以很好地解决干扰资源分配问题,对实际作战指挥有一定的指导意义。