基于拍卖算法的动态防空武器目标分配

为解决网络化防空作战中“制导平台-武器-目标”三者的优化匹配问题,提出一种基于拍卖算法的武器目标分配(weapon-target assignment,WTA)问题求解方法。建立多约束条件下的动态武器目标优化分配模型,将动态作战过程离散化为静态分配问题处理。实例验证结果表明,该方法具备有效性、快速性。     

武器-目标分配问题综述

介绍武器-目标分配问题的应用背景、基本概念、基本模型、数学性质及该问题的现状及进展。目前WTA问题的研究内容主要集中在模型和算法上。模型研究以静态模型研究为主,动态模型研究在近几年有所发展;算法研究主要以智能算法研究为主,尚未出现其它新式算法。并指出目前WTA问题研究存在的不足及进一步的发展方向。     

基于文化基因算法求解动态武器目标分配

针对动态武器目标分配(dynamic weapon target assignment,DWTA)问题,提出一种基于进化算法和局部 搜索算法的文化基因算法(memetic algorithm,MA)。以最大化目标毁伤为目标,建立考虑能力约束、策略约束、资 源约束、拦截可行性约束条件下的DWTA 模型;引入虚拟排列进行编码以满足拦截可行性要求,设计将排列转化为 实际分配方案的构造方法,给出算法运行过程中对随机事件的处理方法。通过与遗传算法(genetic algorithm,GA)、 MA-GLS(memetic algorithm global local search)求解不同测试实例的对比仿真,结果表明,MA 算法具有寻优速度快、 优化能力强、稳定性好的优点。     

分阶段对地打击武器-目标分配建模与决策

为解决以对地打击作战行动为背景的武器-目标分配问题,在合理的假设条件下,建立了分阶段对地打击武器-目标分配的全局模型和局部模型,并设计了粒子群算法结合改进单纯形法的模型求解思路。结合具体算例所得出的仿真结果表明,所提出的模型与算法是准确的,能够有效地得到目标选择方案和武器分配方案,决策结果与实际作战思路基本一致,为对地打击武器-目标分配问题的工程实现提供了参考,具有重要的实际应用价值。     

武器-目标分配的模糊多目标规划

将决策者的主观意识同数学模型相结合,把作战中的武器-目标优化分配问题归结为多目标规划,运用模糊多目标参数规划求出具有一定满意度的最优化方案.其先将问题归纳为一般规划模型,然后给出模糊多目标规划以及含参数情况下的满意解,最后通过验证模型的有效性和可靠性判断该方案的优越度.     

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。     

基于自适应遗传算法的反坦克导弹阵地武器目标分配研究

针对传统武器目标分配(WTA)方法中将目标视为相互独立实体的不足,提出一种适用于反坦克导弹武器目标分配的联合目标模型及利用自适应遗传算法对模型进行求解的思路,通过新的种群生成编码方法和单亲交叉与双亲交叉相结合的方法,缩小了可行解空间,克服了过早收敛,并加快了搜索速度.仿真表明了自适应遗传算法在求解反坦克导弹阵地WTA问题时不仅全局收敛性好,稳定性高,易于并行处理,且每个解都具有实际的可分配性.     

大型驱逐舰多层防空动态武器火力分配模型研究

根据新型大型驱逐舰的装备特点,利用动态规划的多阶段特征对水面舰艇单舰硬火力抗击防空作战的层次性进行了考虑,引入并改进了拦截适宜性系数,对不同层次防空武器系统间存在对火力分配环的叠加性和层次性进行了优化。通过对多种防空武器系统的目标武器分配优化模型仿真计算,结果符合一般的战术推理判断,证明了模型的正确性和可操作性,可为防空指挥决策系统提供一定的借鉴和参考。     

贪心遗传算法及其在武器目标分配问题中的应用

针对遗传算法在解决武器目标分配问题时存在的缺点,提出了将贪心机制应用于遗传算法解决该问题的思路,即贪心遗传算法.在建立武器目标分配问题数学模型的基础上,探讨将贪心算法思想作为确定性选择原则指导遗传操作实施解空间搜索,分析了贪心遗传算法的编码、生成初始种群,贪心交叉、贪心变异等过程的原理和算法实现流程,应用贪心遗传算法进行了战斗实例计算.结果表明该方法是可行的,避免了遗传算法早熟收敛和封闭竞争的问题,计算量小、算法稳定.     

防空武器多目标优化分配建模与决策

在对决策机理分析的基础上,建立了防空武器系统的多目标分配决策模型,实现了防空导弹的多目标优化分配。在此基础上,提出一种改进的粒子群优化(PSO)算法以求解防空武器的最优分配,通过与遗传算法的实例比较,结果证明了该方法的有效性和优越性。     

基于粗集理论的武器目标分配

在分析目标分配问题一般数学模型及其存在问题的基础上,提出利用粗糙集理论及规划模型相结合的方法处理目标分配问题。将射击方案的效果作为决策属性,依据已有数据或作战经验根据粗糙集约简的概念挖掘射击规则,并取总体效果为规划模型的优化目标,较好地用定性与定量的方法解决了目标分配问题。     

一种基于武器效用的武器目标分配模型

为解决武器优化分配中存在的2个问题,提出一种基于武器效用的武器目标分配模型。通过两类武器的效用分析,把目标达到期望毁伤概率作为武器效用最大的起点,设置两类武器的效用函数,以最大武器效用为准则,建立武器分配的线性整数规划模型,并对比2种模型的结果。实践结果证明：新模型求解分配的速度快耗时短,可满足战场需求,且结果更加合理。     

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。     

基于可适应匈牙利算法的武器-目标分配问题

当前各类智能优化算法求解武器-目标分配问题时,存在耗时长、优化结果不唯一等缺陷,而匈牙利算法具有耗时短、求解结果稳定的优势,但其适应性较差,目前尚未见二者的对比分析文献。针对此现象,对比分析传统匈牙利算法与智能优化算法的耗时性与稳定性,展现了匈牙利算法的优势;提出统一效率矩阵,创建可适用于所有类型目标分配问题的可适应匈牙利算法;通过实例应用验证了可适应匈牙利算法的正确性。     

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。     

基于马尔柯夫决策过程最优化的动态武器目标分配方法

建立了基于马尔柯夫决策过程最优化的动态武器目标分配方法,把来袭目标威胁程度纳入性能指标体系进行分配,使目标群造成的总的威胁程度减到最小.     

基于整数域改进粒子群优化算法的多平台武器目标分配

武器一目标分配( WTA)问题是军事运筹学中经典的NP完全问题,其模型为非线性整数规划模型,包含多种约束条件,求解复杂、收敛速度慢,采用改进粒子群优化( PSO)算法求解WTA问题.在建立WTA最优化分配模型的基础上,提出了一种针对多约束WTA问题的粒子编码方案及模型的适应度函数,解决了粒子的整数域初始化问题.采用粒子...     

武器系统可靠性分配的动态规划方法

可靠性分配的基本目的就是要将系统可靠性指标由上到下层层分解，使各级设计人员都明确其相应的可靠性设计要求，从而采取合适的措施来满足这一要求。可靠性分配的关键在于要确定一定的准则及相应的方法，通过它能得到全部的可靠性分配值或有限个数值解。在系统各单元为串联结构时，在综合考虑价格、质量和体积等约束条件下，对可靠性分配进行了分析。     

舰艇摇摆下射界动态变化对武器目标分配的影响

研究了舰艇摇摆下武器射界的动态变化,及其对武器目标分配问题的影响。在甲板面参考系建立目标运动模型,将舰艇摇摆转换为目标的相对运动。定义舰艇最大摇摆误差角来表征舰艇摇摆下目标位置与武器射界之间的关系,并基于该角度值得到摇摆情况下的武器目标分配规则。通过算例计算分析了轻度模式、中度模式、重度模式、重度损伤模式4种不同舰艇摇摆模式下的最大摇摆误差角。舰艇最大摇摆误差角可作为摇摆条件下武器目标分配的依据,同时可为舰船设计中武器水平射界重叠区的设计提供参考。研究了舰艇摇摆下武器射界的动态变化,及其对武器目标分配问题的影响。在甲板面参考系建立目标运动模型,将舰艇摇摆转换为目标的相对运动。定义舰艇最大摇摆误差角来表征舰艇摇摆下目标位置与武器射界之间的关系,并基于该角度值得到摇摆情况下的武器目标分配规则。通过算例计算分析了轻度模式、中度模式、重度模式、重度损伤模式4种不同舰艇摇摆模式下的最大摇摆误差角。舰艇最大摇摆误差角可作为摇摆条件下武器目标分配的依据,同时可为舰船设计中武器水平射界重叠区的设计提供参考。     

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。