内弹道多目标优化算法对比分析

为保证在威力不变的情况下,尽可能降低内弹道过程的最大膛压,建立基于NSGA-Ⅱ、CMOPSO、NSGA-Ⅲ多目标内弹道优化算法,对其进行计算分析.以某无后坐发射系统为研究对象,选定设计变量与目标函数,对目标函数进行无量纲化,对内弹道进行多目标优化,并对比3种算法在内弹道优化过程中的优劣.结果表明:CMPSO算法具有最大的相对速度分布,NSGA-Ⅱ具有最大的相对压力跨度,而NSGA-Ⅲ具有最好的收敛性.     

基于混合量子算法的武器目标分配研究

目前,虽已出现许多针对火力对抗武器目标分配问题的新型算法设计,然而由于问题的NP-hard特性及算法依据不同环境的较强针对性,在大规模来袭目标情况下,对多属性武器的选择决策仍显低效。为了进一步降低火力对抗中武器损耗并提高目标打击力度,分析并建立了武器目标分配模型,并针对该模型设计了新型混合量子算法,使得NP-hard武器目标分配问题的求解更高效。     

基于对抗的突击武器与支援武器协同火力打击决策方法

为满足多类型武器协同火力优化打击的需求,提出了一种基于对抗的突击武器与支援武器协同火力打击决策方法。以突击武器“点对点”打击和远程火力支援武器“面杀伤”的协同为研究对象,考虑具有对抗特性的火力打击决策优化过程,以突击武器对目标的打击决策、目标对突击武器的打击决策以及支援武器的炮弹落点位置为优化变量,建立了以对抗双方剩余价值比值为目标函数的协同火力打击决策优化模型。提出了基于人工蜂群算法双层迭代优化的协同火力打击决策优化模型求解方法。目标分配决策变量采用整数编码,利用罚函数方法处理约束条件,将决策模型转化为无约束混合整数优化问题;针对算法实现过程,分析了双层迭代人工蜂群求解算法的计算复杂度。通过一个协同火力打击算例验证了协同火力打击决策模型和求解算法的合理性和有效性。     

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。     

动态规划法在防空群火力分配中的应用

根据来袭目标威胁程度,运用动态规划法可解决防空群火力分配中目标-武器的最佳分配.首先建立相关模型及其目标函数,并求出发射弹数,再求所有来袭目标构成的威胁值,最后处理所有来袭目标.以防空导弹对三个来袭目标的最佳分配数为例,通过分别确定导弹射击数及向第二个来袭目标射击的导弹数,再由纵横交叉查表确定最小威胁值.     

采用二阶动态规划算法的火力分配

采用二阶动态规划算法的火力分配,通过目标分群并计算各群目标的价值系数和单发毁伤概率,第一阶动态规划对群目标分配火力,第二阶动态规划对各群内目标分配火力,最后综合各群的分配方案,得出火力分配问题的解.其仿真证明,该方法可解决在来袭目标较多时动态规划求解火力分配计算量太大的问题,提高了计算速度.     

多重防御下巡航导弹打击火力分配优化

巡航导弹打击的最终目的是摧毁目标,完成作战任务.在多重防御下打击目标时使用火力分配方案,可以充分提高巡航导弹的作战效能.采用了最大命中概率准则为效能准则来对火力分配进行优化,并给出了优化模型.     

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。     

防空兵火力分配的多目标优化

如何进行科学的火力分配是最大限度地杀伤来袭目标的关键问题。通过对火力分配问题的分析,建立了火力分配的图论模型,结合图论模型的特点给出了模型的匹配算法,算例结果表明,利用匹配算法进行火力分配科学、合理、有效。     

基于强化学习的集群多目标分配与智能决策方法

为提升高动态协同攻击条件下的攻防效能,研究基于强化学习的集群多目标智能分配与决策方法。建立综合攻击性能评估准则,包括基于相对运动信息的攻击优势度评估以及基于目标固有信息的威胁度评估。综合攻击性能、突防概率以及攻击消耗,设计攻防效费比性能指标。构建基于强化学习的多目标决策架构,设计以分配向量为基本元素的动作空间,以及基于量化性能指标的状态空间,利用Q-Learning方法对协同攻击方案,包括导弹选取以及分配形式进行智能决策。仿真结果表明,强化学习能够实现攻防效能最优的多目标在线决策,其计算效率相对于粒子群优化算法具有更明显的优势。     

非饱和打击场景下考虑附带毁伤的火力分配方法

针对弹药资源不足的非饱和攻击存在或无法确保重要目标达到毁伤预期,或效率过低不适合工程应用等 问题,提出一种考虑附带毁伤和毁伤约束的火力分配方法。建立集群目标分组策略从而考虑目标的附带毁伤,提高 毁伤概率计算的合理性;为提高火力分配的求解效率,将火力分配问题等价转换为1 维整数规划。通过2 个仿真算 例验证的结果表明：该方法具备有效性,且随着问题规模的增加火力分配耗时增加缓慢,可满足工程应用要求。     

联合火力打击目标优化分配模型

将所属不同军种火力打击资源进行合理编组,并统一分配给打击目标,是联合火力打击作战筹划工作的关键;针对这个问题,通过分析联合火力打击目标分配工作的基本流程,明确了打击顺序、毁伤状态、威胁环境为影响目标分配问题建模3个关键因素;然后对联合火力打击目标分配流程所涉及的基本概念进行形式化的表示,为数学模型的建立奠定了基础;最后定义了数学模型的相关变量,并建立了联合火力打击目标分配的多目标优化模型.     

基于马尔柯夫过程的防空武器系统火力分配

基于马尔柯夫过程求解火力分配问题的动态WTA方法,把目标威胁程度纳入性能指标进行火力分配决策,并利用Matlab编写主体程序.其建模包括:基本假设、建立模型及算法改进.通过算例分析知:目标密度较小,使用线性规划的静态WTA法分配目标即可;目标密度较大,则应采用动态WTA方法进行火力分配.     

[坦克的“克星”] 智能末敏弹

<正>坦克素有"陆战之王"的美称,凭借猛烈的火力和坚固的装甲一直横行沙场。在地面战争中,钢铁洪流般的大规模集群坦克足以使敌方闻风丧胆,苏德的库尔斯克会战曾给无数人留下了深刻印象。随着军事科技的不断发展,如今世界各国研发和装备的新一代主战坦克在防御方面又有了长足的进步,常规反坦克武器已经很难迅速有效地将其消灭。在这种形势下,就需要一种更为有效的反装甲武器。近十几年来,中国及西方少数发达国家研制出来的一种神奇武器成为集群坦克的克星,使间瞄武器能远距离攻击敌方集群装甲目标。它可以在几十、甚     

改进分解进化算法求解动态火力分配多目标优化模型

战前制定合理的火力分配（WTA）方案,可以优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。其一,建立了面向多型武器协同进攻作战的动态火力分配（DWTA）多目标优化模型,由多个阶段静态模型构成,各阶段静态模型参数需根据战场态势实时获取;其二,重点研究阶段静态模型求解算法。针对模型特点,设计了一种满足资源约束的编码方式,融合禁忌搜索和拥挤距离策略,提出了一种改进分解进化算法。对比实验验证了算法的可行性、快速性和有效性。     

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。     

陆军战斗集群作战火力分配及效能评估研究

研究陆军战斗集群作战火力分配和效能评估问题。建立了面向火力分配方案的目标整体打击效能评估模型。基于临界集理论,提出了一种新颖的优化火力分配的求解算法。该算法缩小了求解搜索范围,能够有效地提高求解效率。结合某战斗集群的实例进行了求解计算及分析,验证了模型和算法的有效性和正确性。     

反舰导弹协同攻击目标分配与在线再分配方法研究

基于分段规划的思想,构建了反舰导弹协同攻击目标分配模型。预先分配以一定打击效果时的弹药消耗量为优化指标,解决了导弹射前兵力需求以及目标粗略分配的问题;在线再分配根据战场态势,在导弹发射数量已定时,以目标打击效果为优化指标,对初次分配进行实时修正。针对各段分配模型,提出了离散粒子群求解算法,并设计了不同的编码方式和适应度函数。仿真表明,构建的模型和提出的算法能够快速有效的解决反舰导弹目标分配问题。     

一种对集群目标射击的最优火力分配方案

结合炮兵对集群目标射击中遇到的实际情况,根据炮兵射击的特点,应用高等数学和军事运筹学以及炮兵射击学模型,建立了利用有限的发射弹数获取最大的目标毁伤程度的对集群目标射击的最优火力分配模型.模型根据弹群覆盖目标的概率确定射击正面,再求得使毁伤程度达到最大值时的射击纵深,从而最终确定了最大毁伤程度的具体值.通过实例验证,方案能够为战斗准备阶段的炮兵火力分配提供科学的依据,从而能够为炮兵部队遂行对集群目标射击任务时的兵力和火力的运用提供了有益的参考数据.     

弹炮结合防空武器反无人机集群作战能力研究

无人机集群作战近年来已经成为国内外军事领域的研究热点。弹炮结合武器在陆基防空体系中主要承担近程/末端防御任务,是防空体系的最后一道防线。针对无人机集群作战的主要特点,建立了基于排队论的弹炮结合防空武器作战能力评估模型,通过建模与仿真,对弹炮结合防空武器反无人机集群作战能力进行了分析,提出了提升作战能力改进措施,为弹炮结合防空武器在设计阶段科学分配战技指标提供了理论支撑,同时也为空地对抗的战术战法研究提供了技术参考。