基于作战交互网络的体系作战能力计算

为解决现有的作战网络模型难以体现作战双方交互动态、节点删除策略脱离作战实际、体系能力量化过度依赖杀伤链数量等问题，提出一种基于交互对抗网络模型的体系作战能力计算分析方法。建立红蓝双方交互网络模型，将双方作战节点都纳入网络模型，通过可达性节点删除策略实现双方节点更新；引入杀伤链能力及体系杀伤链能力等概念，并以毁伤规模量化体系作战能力；考虑到不等概率网络2端连通度计算时的复杂度，采用蒙特卡洛仿真法求解体系杀伤链能力。仿真实验分析了影响体系作战能力的关键变量，并和其他方法进行了对比分析。研究结果表明，指控节点功能能力提升是作战体系的核心关键，对己方体系作战毁伤能力的非线性提升、敌方体系的非线性压制具有重要作用，仿真对比实验验证了所提方法的优越性。     

基于依赖网络的作战体系指挥效能分析

为了更好地为军事人员进行指挥活动提供辅助决策,提出一种关于作战体系指挥效能的分析方法.首先基于复杂网络理论,构建作战体系网络模型,将作战体系网络分为逻辑指挥网络和物理通信网络;然后采用依赖网络理论对2个网络之间的依赖关系进行描述,通过分析指挥节点、火力节点、侦察节点以及通信节点之间的作战流程关系,确定了评估作战体系指挥效能的评价指标以及计算方法,并通过仿真计算实验对该评价指标进行了分析.分析结果表明,该方法对于认识和分析当前复杂作战体系具有实际的应用价值和指导意义.     

基于三角结构的空间信息网络节点重要度评估方法

针对复杂网络中节点重要度的度量问题,提出一种社团介数与三角形结构结合的节点重要度评估模型。 同时考虑节点度、节点的位置信息和网络的社团结构,在多个空间信息网络模型上进行实验,验证了提出模型的有 效性。结果表明：相对于其他指标,该模型在空间信息网络上能更加精确地度量节点的影响力。     

基于复杂网络的作战任务分发流程优化研究

为提高作战指挥系统组织部队进行战斗准备的速度,对基于复杂网络的作战任务分发流程优化进行研究。建立整个作战系统模拟网络模型,给出每个节点时间的图解算法,根据各个节点时间值对于整个系统反应时间的影响的大小,得出系统关键线路节点与关键线路,最后通过调整关键节点任务分发流程,得到较快的作战指挥系统反应时间,并进行算例仿真。仿真结果表明：该方法能够准确解算出作战指挥系统的反应时间,得出局部最优解。     

考虑双层耦合复杂网络的装备重要度评估方法

针对现有装备重要度评估方法忽略装备功能结构特征及装备属性影响的问题,提出了一种考虑双层耦合复杂网络的装备重要度评估方法。在分析装备重要度评估指标体系的基础上,全面考虑装备之间的空间关系以及装备功能之间的指挥控制、协同关系,构建了装备体系结构双层耦合复杂网络模型;结合网络结构特征确定了节点重要度评估方法,综合考虑装备节点重要度及属性重要度,通过改进群层次分析法确定耦合强度并进行装备重要度综合评估。通过算例验证了该评估方法的有效性及合理性。     

基于功能链的融合网络功能抗毁性评估

为解决现有作战网络模型抽象度过高、网络功能复杂性研究不够充分的问题,提出了一种 针对融合网络的功能抗毁性分析方法。建立作战体系融合复杂网络模型,在单层网路中处理异质、融合的节点;提出新的功能链概念,并基于功能链定义了节点的功能参与度和业务强度;在此基础上,定义功能完整度为网络功能抗毁性测度,对融合网络模型进行抗毁性评估。在抗毁性实验中,采用3类攻击方式对网络进行打击：网络信息完全未知情况下的随机攻击;网络信息不完全已知情况下的蓄意攻击——按节点度攻击;网络信息完全已知情况下的蓄意攻击——按功能重要度攻击和按贪婪规则攻击。实验结果显示：网络对抗随机攻击能力较强,对抗信息不完全已知的蓄意攻击能力稍弱,对抗信息已知的蓄意攻击能力较弱,验证了所提算法合理性。     

基于 QPSO 的模糊策略博弈的多无人机空战策略

针对无人机作战指挥系统中多无人机空战博弈策略的问题,提出一种采用量子粒子群算法(quantum particle swam optimization,QPSO)在模糊策略下博弈的纳什均衡求解方法.通过对无人机空战态势信息的分析,建立敌我双方多无人机动空战的作战收益函数,根据给出的敌我双方无人机纯策略集中的模糊子集,构建基于模糊策略下的敌我双方无人机博弈支付矩阵,进而求得作战双方获得最优选择策略.仿真验证结果表明,该方法可行、有效.     

基于多维关系复杂网络的装备重要度评估方法

针对现有装备重要度评估方法,考虑装备体系结构关系单一的问题,设计一种基于多维关系复杂网络的装备重要度评估方法。全面考虑装备之间的指挥控制关系、空间关系和协同关系,建立基于复杂网络的装备体系结构模型,在充分分析不同关系网络特征的基础上,选取合适的特征参数,构建节点重要度评估指标。综合考虑节点结构重要度和属性重要度,采用改进层次分析法进行节点重要度综合评估。通过一个具体算例,验证了该方法的合理性和有效性。     

基于能力需求的武器装备体系作战能力评价

提出一种基于能力需求的武器装备体系作战能力评价方法,建立评价网络模型,将体系作战能力分解成5种基本作战能力,并映射至6种基本系统功能;集成网络分析法与灰色模糊综合评价,对武器装备体系的作战能力进行综合评价研究。实例证明,该方法合理可行,评价结果能在一定程度上给决策者提供依据。     

基于公共品博弈的无人机集群自主协同机制

无人机集群自主协同作战是未来战争的重要作战样式，自主协同机制研究有利于揭示无人机集群协同形成与演化规律，为无人机集群作战应用提供理论支撑。首先构建无人机集群信息交互网络，定义基于拓扑势的无人机交互等级。通过分析无人机集群自主协同与演化博弈的映射关系，建立基于公共品博弈的无人机集群演化博弈模型，设计基于交互等级的无人机集群总体期望收益函数、平均期望收益函数和愿景更新动态策略更新机制。利用马尔可夫链定量描述无人机集群演化过程，并理论推导了表征无人机集群演化博弈平稳分布的平均丰度函数。通过仿真验证基于公共品博弈的无人机集群自主协同机制的可行性和有效性，并分析选择强度、交互收益系数、增益因子与愿景水平等参数变化对无人机集群协同行为的影响，为无人机集群自主协同参数调控设计提供理论支持。研究结果表明：所提自主协同机制相较于提供点机制、惩罚机制能更大程度促进无人机集群合作涌现，为无人机集群自主协同理论向作战应用提供技术支持。     

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.     

基于深度学习的空空导弹多类攻击区实时解算

现代空战日趋复杂,传统攻击区只能提供导弹发射的限度,无法满足现代空战决策的需求。基于目标机水平逃逸角度的最大攻击区、50°攻击区、90°攻击区、水平不可逃逸攻击区、最小攻击区等5类攻击区,针对现有攻击区解算方法无法同时解算多种攻击区的问题,提出多函数深度拟合网络(MFDFN)模型,以实现多种攻击区的同时解算。设计了改进的进退法解算流程,通过弹道仿真获取攻击区数据样本库。根据多函数拟合网络的特点,设计了“整体预训练+局部微调”训练策略,并对网络进行有监督训练。仿真结果表明：采用“整体预训练+局部微调”训练策略的MFDFN比传统网络不仅提高了计算实时性,而且很大程度上提高了计算准确性,其平均相对误差低至0.27%,平均绝对误差低至58.81 m;MFDFN模型具有较强的可靠性和实用性。     

基于相似性的战场网络攻击策略

针对战场网络的复杂性结构特点,分析作战单元的个体属性及网络属性,提出一种相似性计算方法,创建基于节点相似性的战场网络模型.通过计算作战单元之间的相似性值,求解战场网络链路重要性排序,提出基于节点相似性的战场网络攻击策略,为战场指挥员作战指挥提供辅助决策支撑.基于仿真实例数据,运用基于节点相似性的攻击策略与基于边介数和基于度乘积的攻击策略进行攻击效能对比.实验结果表明,该攻击策略具有有效性和实用性.     

基于不完全信息博弈的军事信息网络主动防御策略选取

针对军事信息网络的防御策略选取问题,分析军事信息网络的攻防对抗特点,提出一种军事信息网络主动防御策略选取方法。该方法基于不完全信息博弈对网络攻防过程进行建模,从网络安全属性的角度出发对攻防收益进行量化;以防御效能作为策略选取的标准,设计主动防御策略选取算法。与传统基于博弈论的网络防御方法相比,该方法具有如下优势：在模型设计和收益量化方面更加符合网络攻防实际;能够以纯策略的形式进行主动防御策略选取,有效解决当前以概率形式进行防御策略选取不便于理解和操作的问题。通过实验验证了所提方法的合理性和可行性,并通过防御收益分析总结了网络安全防御的一般规律。     

基于不确定信息的无人机攻防博弈策略研究

通过分析实际战场中目标价值和毁伤概率信息的不确定性,提出了不确定信息条件下需要解决的无人机(UAV)攻防博弈问题。以敌我双方发射导弹的价值信息为依据,建立基于不确定信息的多UAV攻防对抗的支付函数,构建攻防双方博弈支付矩阵。将粒子群算法和区间数多属性方案排序方法相结合,给出基于不确定信息下博弈纳什均衡求解方法,为不确定环境下UAV攻防博弈实现最优策略提供了新方法。最后     

基于博弈论的无人机战场攻防策略求解模型

提出基于博弈论的无人机战场攻防策略求解模型;利用零和博弈求解方法,找出当目标平均定位时间变化时的不同纳什均衡点;案例结果表明:该纳什均衡点即为攻守双方一定条件下的最佳策略集合;该模型可为实际战场决策提供参考.     

基于作战过程的岛礁兵力配置强化学习算法

针对岛礁守备作战过程中涉及的对海、对陆、对空3 类武器,根据岛礁守备作战过程建立模型,提出一 种动态动作空间方法。设置敌方武器装备、预设阵地、防守要地3 类影响因素,利用不同的基于值函数的强化学习 算法进行测试,通过测试能得到各武器装备最佳位置并判断预设阵地是否合理,通过比较可看出算法间各有优劣, 适合的环境各不相同。结果表明：该方法能够运用于不同的环境,减少时空开销,提高岛礁守备决策的效率,有助 于策略改进。     

基于分布并行处理的攻击图构建方法研究

针对大规模复杂网络系统安全性分析中存在的问题,提出一种基于分布并行处理的攻击图构建方法。首先,该方法站在防御者的角度,将所有具有脆弱性的主机作为攻击目标,采用正向、广度优先搜索的策略构建攻击图,解决了已有方法中的攻击目标固定、单一的问题;其次,重点研究了脆弱性分析优化处理技术,从分布并行处理的角度将不同区域的目标网络进行脆弱性分析任务划分,通过多网络脆弱性分析引擎的分布并行处理技术来满足扩展性的要求,解决了已有方法存在的复杂度高、扩展性能低,难以适用于大规模复杂网络系统的问题;最后,采用限制攻击步骤数的优化策略,解决了攻击图生成过程中存在的状态爆炸问题。实验结果表明,该方法可以提高攻击图生成的效率,并且能大大降低攻击图生成时的系统资源消耗,而且本文所提方法对于大规模复杂网络系统的整体安全性具有应用价值。