基于约束模型的空对地攻击轨迹生成研究

为了适应任务规划系统规划要求的精细程度同时也满足其规划速度的要求,需要建立适合的飞行轨迹数学模型,同时对空对地攻击轨迹生成进行研究.文中分析并建立了空对地攻击的约束模型,提出了基于约束模型的基本飞行机动分解模型,在分析机动模型控制量的基础上建立了该方法的计算模型,并对某类空对地攻击进行了仿真验证.最终结果证明了该方法符合预期的要求,体现了任务规划系统所需要考虑的要素,有助于今后进一步研究作战飞机任务规划系统.     

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.     

一种多飞行器协同航迹规划的新方法

在综合考虑飞行器编队的飞行代价和作战效果的基础上,提出了一种多飞行器协同航迹规划的新思路,将飞行器编队的协同航迹规划与任务分配结合起来考虑,研究基于任务分配的多飞行器协同航迹规划方法.对传统的飞行器航迹规划模型加以改进,重新建立了结合任务分配的飞行器编队协同航迹规划模型.运用遗传算法对构建的航迹规划模型进行仿真验证,结果表明,基于任务分配的飞行器编队协同航迹规划方法,不仅能保证各飞行器选择合理的协同航迹,也使得作战任务可以获得最佳作战效果,有效的提高编队作战的效费比.     

基于分布式市场机制的目标分配算法

针对超视距编队协同空战目标分配问题特点,对分布式市场机制应用于超视距编队协同空战目标分配的若干问题进行研究.首先,介绍了分布式市场机制的原理,并提出由活动的协调代理完成目标招标.然后,建立了初始状态和作战过程中的目标分配算法.另外,提出了一种新的目标函数计算方法.仿真算例和时间复杂性分析表明分布式市场机制不但能完成初始状态和作战过程中的目标分配任务,而且与利用优势矩阵完成目标分配算法相比具有更高的时间效率.     

基于双层主从决策的多机协同关键设施攻击模型研究

现代战争中,多架战机协同攻击已成为一种重要的作战模式。面对复杂的敌方网络系统,目标选择及战机资源的优化分配是决定空袭效果的关键因素。针对此类问题,通过分析空袭环境下攻守双方的主要特征,建立了基于双层主从决策的多机协同关键设施攻击模型,其中上层决策者以中断敌方网络系统关键服务设施节点为目标,下层决策者以提高己方机群战场生存率和目标击中率为目标。通过求解该模型,对选定目标节点的战机分配策略进行综合优化。最后,通过实例分析和仿真实验,验证了该模型的可行性和有效性。     

基于目标信息估计的分布式局部协调任务分配方法

分布式决策是提高群体自主性的关键技术之一.以侦查类无人机(unmanned search aerial vehicles,USAV)和打击类无人机(unmanned combat aerial vehicles,UCAV)执行协同搜索、攻击灰色目标区域问题为背景,建立了一种考虑局部链式通信、无人机飞行性能和任务执行能力等多约束的分布式任务分配模型,基于贝叶斯定理将任务空间的连续/离散不确定量用任务收益值量化描述.然后,提出了一种基于一致性协调算法的在线协同策略,并利用一致协调理论建立了一种冲突调解规则,在此基础上,设计了一种分布式任务分配求解算法,能够实现多USAV,UCAV的协同多任务快速分配.最后,通过数值仿真,验证了本文算法求解不确定空间任务分配问题的可行性和快速性.     

改进的无人机编队内目标分配算法研究

针对无人机编队内多机作战目标分配问题,提出一种改进的无人机编队内多机作战目标分配算法;该算法综合考虑敌我双方机动优势、航程优势、速度优势、角度优势、高度优势、武器性能优势和其它因素优势等,首先采用层次分析法(AHP法)计算综合态势评估优势函数的各个权系数,建立无人机编队内目标分配综合态势评估优势函数模型,然后运用改进的矩阵法进行循环迭代计算进行威胁评估和排序,进而进行无人机编队内目标分配;采用该算法进行仿真研究,仿真结果表明算法计算快,且分配结果理想。     

基于任务分解与强化学习的多平台协同火力分配方法

为了有效求解多平台协同火力分配问题,根据“分而治之”的思想,基于任务分解策略将复杂的决策任务分解为子目标平台选择和子平台火力分配两个阶段,通过融合启发式算法和强化学习模型,提出一种新的强化学习求解方法(HARL),并以多平台联合火力打击为作战背景进行实验仿真.子目标平台选择层根据当前状态,基于强化学习策略选择攻击当前子目标最适合的火力平台;而子平台火力分配层则使用启发式算法为执行攻击任务的平台规划最优的火力分配方案.实验结果表明,融合启发式算法和强化学习的HARL方法相比于传统的强化学习算法武器消耗量减少15%以上,相比于经典的启发式算法求解时效性提升20%以上,表明该研究成果可为未来求解复杂作战决策问题提供有力的技术支持.     

编队协同对地攻击粗决策仿真与研究

编队协同对地攻击系统,由于其具有不同于其他作战模式的独特特点,其指挥决策信息系统也不同于其他作战样式,针对编队协同对地攻击特点,建立了编队协同对地攻击指挥决策信息系统以及决策表,并基于粗糙集理论,对完备信息条件下的编队协同对地攻击决策信息系统的决策规则与条件属性约简方法进行仿真与研究,仿真结果表明,粗决策方法能够针对建立的决策信息系统提取简要的作战决策规则,且规则合理有效,能够为作战指挥决策提供依据.     

多UCAV协同任务分配模型及粒子群算法求解

任务分配是多无人作战飞机(UCAV)协同控制的基础.对此,分析了影响任务分配的关键战技指标,建立了针对攻击任务的多UCAV协同任务分配模型.应用连续粒子群算法对问题进行求解,建立了粒子与实际问题间的映射,通过位置饱和策略构造粒子的搜索空间,采用自适应惯性权重提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力.考虑到单机的任务载荷限制,引入了买卖合同机制以实现多机任务协调.仿真结果表明,所提出模型和算法可以较好地解决多UCAV协同任务分配问题.     

干扰目标优化分配模型和算法的研究

电子干扰成功压制威胁目标对突防作战起着关键性的作用,针对理想环境下优化模型的不足,考虑到实战环境下的约束条件和干扰需求,构建了干扰目标的优化分配模型;对于参变量和约束条件增多时,传统算法求解速度慢,甚至无法求得最优解,为此,引入遗传算法,改进编码、染色体和遗传算子的设计,通过具体算例建立模型和求解,并与模拟退火算法进行比较分析,结果表明改进遗传算法搜索最优解的速度和可靠性都优于模拟退火算法。最后给出了干扰目标分配的最优方案,为实现干扰的最佳压制效能提供了科学决策。     

基于最小代价流算法的多机空战目标分配

目标分配是多机空战协同战术决策的核心内容之一,属于资源分配以及最优指派问题,符合最小代价流算法的求解范畴．在空战态势评估和综合威胁评估模型的基础上,建立了最小代价流空战目标分配模型．该模型根据威胁评估结果,用最小代价流算法进行处理,找出带代价的网络流图中从起点到终点的一条最短路,经反复迭代,直至找到所求的最小代价流,实现对多个空战目标进行合理分配．最后通过算例验证了模型的可行性．     

用遗传算法实现防空导弹体系的目标分配

根据目前防空作战的特点,对自动化指挥控制系统中的目标分配问题进行了详细分析,从而建立了对单个空袭目标和多个空袭目标不同空袭敌情时的目标分配模型,构造了独特的模型参数,根据一例来袭空情,通过改进的遗传算法对模型进行求解,得到了比较好的目标分配结果,从而为防空导弹武器系统的目标分配问题提供了一个可行的参考方法。     

Allocating the fixed cost based on data envelopment analysis in view of the Shapley value

This paper considers fixed cost allocation in view of cooperative game theory and proposes an approach based on data envelopment analysis while incorporating the perspectives of coalition efficiency and the Shapley value. To do this, we first build two models to evaluate coalition efficiencies before and after cost allocation, and we prove that all coalitions can be efficient after fixed cost allocation. Then, following the premise that each coalition makes itself efficient without reducing the efficiencies of other decision-making units' preallocation efficiency, we propose a model that determines the acceptable range of each coalition's allocated fixed cost. Furthermore, a model is constructed to determine the final cost allocation based on three principles: efficiency, monotonicity, and similarity. Moreover, the Shapley value is employed to obtain the cost allocated to each decision-making unit (DMU). The proposed approach considers the relationships among DMUs across their forming coalitions to determine their interaction types and then generates a fixed cost allocation result that possesses the features of the Shapley value. This process makes the fixed cost allocation more acceptable. Finally, a simple numerical example and an empirical case are provided to illustrate the calculation process of the proposed approach and compare our approach with the traditional methods.     

考虑服务时效的物流服务供应链应急任务分配

针对应急情况下两级物流服务供应链任务分配问题,提出了考虑服务时效性的客户满意度模型方法。首先,考虑应急情况中订单任务量的随机性的情况,建立基于服务时效性的客户满意度模型;其次,构建最小化物流成本模型以保证物流服务供应链成本最优化;然后,引入线性加权法将包含最大化客户满意度与最小化服务成本双层规划多目标模型转化为单目标模型;最后,采用遗传算法（GA）求解模型,并针对权重作了灵敏度分析。算例研究表明,与上下层单目标分配结果的目标值0.0501和0.0825相比,综合函数模型得到了显著优化的目标值0.2716,说明所构建模型的任务分配方案能够更有效解决具有服务时效性客户满意度的物流服务供应链任务分配问题;由分析权重灵敏度可以看出,权重0.1< a< 0.5时的综合目标优化解相较于0.5< a< 0.9斜率变化程度显著,说明在应急任务分配时应根据服务能力参数理性选择两者的权重分配,这反映出了客户满意与物流成本悖反效应的存在。研究结果表明,考虑服务时效的任务分配模型能够有效解决应急情况下物流服务供应链任务分配问题。     

Enhancing the attacking efficiency of the node capture attack in WSN: a matrix approach

In the node capture attack, the adversary intelligently captures nodes and extracts the cryptographic keys from their memories to destroy the security, reliability and confidentiality of the wireless sensor networks. However, it suffers from low attacking efficiency and high resource expenditure. In this paper, we approach this attack from an adversarial view and develop a matrix-based method to model the process of the node capture attack. We establish a matrix to indicate the compromising relationship between the nodes and the paths. We propose a Matrix-based node capture attack Algorithm (MA in short), which can maximize the destructiveness while consuming the minimum resource expenditure. We conduct several experiments to show the performance of MA. Experimental results manifest that MA can reduce the attacking round, shorten the execution time, enhance the attacking efficiency and conserve the energy cost.     

防空火力分配建模及优化方法研究

在综合考虑防空对抗双方作战价值的基础上,建立了一种用于防空作战多武器系统对抗多批目标的火力分配模型,在此基础上,提出了基于粒子群优化（PSO）算法以及粒子群与遗传算法相结合（PSO—GA）的火力优化分配方法．通过仿真,并与遗传算法（GA）进行了比较,验证了火力分配模型的可行性以及所提出优化方法的有效性和优越性.     

Two-machine no-wait flowshop scheduling with learning effect and convex resource-dependent processing times

Two-machine no-wait flowshop scheduling problems in which the processing time of a job is a function of its position in the sequence and its resource allocation are considered in the study. The primary objective is to find the optimal sequence of jobs and the optimal resource allocation separately. Here we propose two separate models: minimizing a cost function of makespan, total completion time, total absolute differences in completion times and total resource cost; minimizing a cost function of makespan, total waiting time, total absolute differences in waiting times and total resource cost. Since each model is strongly NP-hard, we solve both models by breaking them down to two sub-problems, the optimal resource allocation problem for any job sequence and the optimal sequence problem with its optimal resource allocation. Specially, we transform the second sub-problem into the minimum of the bipartite graph optimal matching problem (NP-hard), and solve it by using the classic KM (Kuhn–Munkres) algorithm. The solutions of the two sub-problems demonstrate that the target problems remain polynomial solvable under the proposed model.     

基于效益博弈的云计算资源动态可协调分配策略研究

在对用户的任务进行计算资源分配时,为了有效提高计算资源的利用效率,减少任务执行所需要的成本,提出了一种基于效益博弈的云计算资源动态可协调分配机制。该机制采用时间矩阵和费用矩阵作为任务效益的衡量指标,提出效益博弈模型,通过该模型的效益计算方程来得到最好的资源分配策略。为了使得计算资源能够合理地按需进行分配,提出了动态可协调分配机制,在合理地分配资源,满足所有任务正常执行时所需资源的同时,最大化任务的执行效益。实验仿真及对比结果表明,在任务完成时间、任务执行的平均成本、任务完成成功率上,本文算法都取得了较好的效果。     

采用完整性威胁树的信息流完整性度量方法

针对传统信息流完整性分析方法缺乏对具体系统结构及关联性攻击事件考虑的缺陷,提出完整性威胁树对系统信息流完整性做量化分析,提出条件触发门对存在关联的攻击事件进行建模。使用攻击代价来量化攻击各信道的难易度,依据架构相关的完整性威胁树,利用可满足性模理论及其工具求解最小攻击代价,以量化分析系统完整性威胁。通过对实际飞控系统模型的建模分析求解说明方法的实用性,并得出条件触发门参数对系统完整性的影响。