基于模糊多因素的对地多目标攻击战术规划研究

针对空战决策问题已有算法的不足,根据威胁评估和多属性决策的特点,建立基于模糊多因素的对地多目标攻击决策模型,使空战决策问题转化为对目标威胁度的求解。通过求解该模型即可获得多因素决策问题的目标威胁程度的排序,同时求得威胁程度最大的目标。最后通过仿真说明该模型的合理性和有效性,从而为对地多目标攻击提供一种有效的决策方法。     

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.     

多目标对地序次攻击航路规划方法与仿真

针对多目标对地序次攻击的航路规划问题,分析了主要的影响因素并建立了数学模型;为了提高作战效能,通过结合目标特性与载机的武器特性将航路的终点限制于目标的可攻击扇区内,有利于载机快速地进入与退出战场;提出了一种改进的A*算法,通过在启发函数中加入当前路径点到目标点的方向信息,使得搜索的路径以最优攻击方向进入目标进行仿真。仿真结果表明,采用所提出的航路规划方法构造的路径不仅可以满足作战飞机在一次攻击中对多个目标的攻击需求,而且可以使作战效能得到有效地提高。     

多代理模糊收益及策略学习

本文研究了基于模糊知识的多代理决策问题。通过建立代理决策目标的模糊知识,我们给出了基于模糊收益的多代理决策模型,并研究了基于梯度的代理策略学习算法。     

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.     

多传感器交叉提示技术在UCAV侦察任务中的应用研究

多UCAV在协同执行对多目标的侦察任务过程中,若某一UCAV被摧毁,则该UCAV所承担的子任务将不能完成.为解决此问题,将多传感器交叉提示技术应用到多UCAV系统当中,以此顺利实现目标交接.首先引入多Agent技术,提出了基于多Agent技术的传感器分布式管理结构.其次,将采用多传感器交叉提示技术的多UCAV作战场景用数学语言描述,构建数学模型.然后,在考虑使航线相异度最小和长度最短的条件下,提出基于改进人工蜂群算法的UCAV飞行航线优化方法.最后,重点研究多传感器资源动态控制过程,为实现任务交接,提出基于拍卖理论的多传感器交叉提示算法.仿真结果表明,论文所提出的模型具有合理性,方法具有有效性.     

编队协同对地攻击指挥决策系统体系结构研究

对有人机/UCAV编队对地攻击指挥决策系统体系结构进行了研究。首先分析了有人机/UCAV编队协同对地攻击作战体系结构,建立了编队协同作战指挥决策模型,对人机功能进行了划分,提出了有限中央控制下的分布式有人机/UCAV编队协同指挥决策体系结构。在此基础上,基于MAS理论,建立了编队协同对地攻击MAS体系结构,给出了UCAV Agent的详细结构。最后,采用HLA开发环境建立了系统仿真结构模型,仿真实验证明了所建立系统体系结构的有效性。研究内容对提高编队复杂作战环境适应能力和整体作战效能至关重要。     

计划编制中的多层多目标决策问题

层次管理结构中的决策问题引出了多层决策概念。本文从这一概念出发,建立了某外贸企业计划编制问题的两层多目标决策模型,并给出其求解方法。     

一种基于多目标决策的指挥决策方案优选算法

指挥决策是作战指挥活动的核心,决策方案优选是指挥决策的重要阶段之一.首先,给出了多目标决策的基本概念,提出了指挥决策问题的基本假设;其次,结合多目标决策理论,根据指挥决策问题基本假设,把威胁度、目标重要性、武器防护能力等作为指挥决策方案的优选指标.提出了一种基于多目标决策理论的指挥决策方案优选算法;最后,通过仿真实例,对该算法进行了验证.得出.结合威胁度、目标重要性以及武器防护能力等指标,通过计算武器攻击效度的方法,进行方案优选是切实可行的,对提高指挥决策效率有重要的意义.     

动态环境中多UCAV协同控制的滚动优化

战场环境的动态性和不确定性以及协同控制的复杂性,使得在线多无人作战飞机(UCAV)协同控制难以满足时间敏感性要求。针对多UCAV协同控制中的任务调度问题,设计了滚动优化方法,从任务层次解决了动态环境中的多UCAV协同控制问题。仿真实验和分析表明该方法简单有效,能够应对战场环境中的多种突发情况,具有很好的时间性能。