基于多智能体和合同网的巡航导弹自主任务分配

针对巡航导弹编队自主任务分配问题,将单个巡航导弹武器视为一个Agent智能体,多巡航导弹构成多Agent系统(Multi-Agent System,MAS),建立了MAS任务分配目标函数及相关约束模型,鉴于任务分配的分布式特点,引入合同网协商方法,建立了基于合同网(Contract Net Protocol,CNP)的自主任务分配模型。通过仿真验证了模型的正确性,计算结果表明合同网可以有效解决巡航导弹编队自主任务分配问题,并达到整体分配效果最优。     

装备维修任务分配模型研究

根据确定的维修机构资源分配方案,考虑维修机构的负载能力,通过优化任务调度提高装备维修效益,建立基于多作战单元的装备维修任务分配模型。任务分配算法的步骤包括：选择维修机构、选择维修任务、建立任务分配模型等。实例表明该算法科学合理,简单实用。     

面向区域覆盖的电子侦察卫星规划方法研究

电子侦察卫星对区域的覆盖搜索在反恐及海上搜救等领域发挥着重要作用,面向区域覆盖的电子侦察卫星规划问题(ACOERSS)也因此成为卫星规划领域急需解决的重要问题之一.针对问题特点,构建了区域网格空间,提出了一种基于空域频域划分的候选侦察活动构造方法,并在此基础上建立了面向区域覆盖的多目标规划模型;提出了一种面向区域覆盖的...     

地空超短波数据链站点选址及覆盖优化

针对数据链站点选择利用工作经验和地图进行盲搜索覆盖分析能力的难题,通过栅格化分析方法进行数学建模,将数据链站点选址优化问题转换为0-1整数规划问题。基于覆盖面积最大模型和覆盖价值最大模型,给出了采用无线电频谱规划管理软件的求解过程,设计现有5个站点中选择4个站点的选址覆盖能力计算案例,根据用户定义的覆盖区域、允许设台区域、设台类型、接收台类型和设台数量等参数确定覆盖方案,结合案例设置站点布放条件、覆盖条件和评估条件等参数,进行了费用评估分析及覆盖范围优化。采用电子地图和覆盖模型相结合的快速优化技术,提升了选址过程的计算效率,所提研究方法适合于数据链站点的建设论证和运维管理。     

多型岸舰导弹作战单元部署优化模型

为解决多阵地岸舰导弹组合攻击作战任务中岸舰导弹作战单元部署定量决策问题,基于广义最大覆盖选址理论,结合岸舰导弹部队兵力数量有限的战场条件,构建多型岸舰导弹作战单元部署优化模型.针对目标舰艇位置、岸舰导弹火力覆盖范围等影响因素,利用蒙特卡洛仿真法,建立目标散布区域计算模型、岸舰导弹火力覆盖区域计算模型等辅助决策模型,通过...     

多无人机多任务对地攻击协同任务分配

针对多无人机对地协同攻击多任务分配问题,通过合理假设对问题进行抽象简化的基础上,建立了基于任务分配收益和代价的总体分配效能函数模型,并以此模型作为任务分配方案的评估标准。引入各种操作符重新定义了离散粒子群优化算法的速度以及位置更新公式,建立了算法实现的基本流程,并利用该DPSO优化算法对任务分配模型进行求解。分别针对多UAV单任务,单UAV多任务以及多UAV多任务进行仿真分析,结果表明,DPSO算法比遗传算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度,通过仿真验证了任务分配模型的合理性和正确性,验证了算法的有效性和相对于遗传算法的优越性。     

改进遗传算法在协同干扰资源分配中的应用

针对敌方雷达网的多干扰机协同干扰资源分配问题,提出了一种基于二维整数编码的改进遗传算法。首先,根据不同干扰样式在不同恒虚警检测器中的干扰效果差异,从压制概率公式出发,构建目标函数,然后根据分配原则建立干扰资源分配模型,最后利用改进遗传算法对模型寻优求解,并给出具体求解步骤。仿真结果表明,改进遗传算法收敛稳定性好,全局寻优能力强,能很好解决雷达干扰资源协同优化分配问题。     

基于概率假设密度滤波与无迹Kalman滤波的多目标跟踪与识别

为提高导引头末制导阶段抗干扰能力,针对典型的欺骗式距离-速度联合拖引干扰模型,研究了基于概率假设密度(PHD)滤波的多目标跟踪与基于无迹Kalman滤波(UKF)的多目标识别技术。为说明导引头目标识别原理,给出了距离-速度联合拖引干扰模型;根据导引头测量原理,通过导引头框架角、导弹-目标相对距离、径向速度建立系统跟踪模型,给出了基于PHD滤波的多目标跟踪与基于UKF的多目标识别的基本原理;基于典型的目标运动模型(匀速直线与匀速转弯模型),针对目标施加的4次距离-速度联合拖引干扰,采用目标跟踪结果以及估计的目标速度和加速度信息进行多目标跟踪与识别分析,能够很快实现真假目标识别。仿真实验结果表明,利用PHD滤波与UKF信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的多目标跟踪与识别。     

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...     

基于博弈策略的多无人机航迹规划研究

在综合考虑无人机航迹规划和任务分配的性能指标基础上,提出了目标移动环境下基于博弈策略的多无人机航迹规划方法。采用Voronoi图方法创建了威胁场,建立了航迹威胁总代价函数,并建立了航迹代价和任务分配的综合目标函数,从而构建了基于博弈策略的多无人机航迹规划目标函数。将目标移动加入到航迹规划中,利用快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法得到比较合理的局部航迹规划。仿真算例表明,该方法不仅能保证各飞行器选择基于博弈策略的敌我双方最优航迹,而且可以提高多无人机攻击移动目标的整体作战效能,有效的提高作战能力。     

防空武器火力控制效能

根据目标需要掩护的范围和防空武器控制的范围之间的空间解析几何关系,建立以被掩护的目标与防空武器之间最佳距离、掩护曲面在地面投影区域为指标的防空阵地配置模型。在此基础上,通过掩护曲面被拦截曲面覆盖的区域在地面投影的面积与拦截曲面在地面投影的面积之比得出防空火力控制效能。该研究可为指挥员在阵地配置问题上提供较为直观合理的方案支持,最大效能地发挥防空武器的性能。     

LINGO 在Ad Hoc 网络区域覆盖中的应用

针对Ad Hoc网络区域覆盖问题,对LINGO在Ad Hoc网络区域覆盖中的应用进行研究。通过分析转化,分别对边界区域覆盖和湖泊周边区域建立非线性规划模型,并利用LINGO软件求解。结果表明：该方法编程方便,求解速度快,得到了较优的区域分划方案。     

自组织网络区域覆盖协作控制算法

针对自组织网络区域覆盖控制算法覆盖效率低、能量消耗大以及传输可靠性差等问题,在分析自组织网络模型特点基础上,提出基于三角剖分的自组织网络元胞遗传区域覆盖协作控制算法。该算法以节点覆盖区域外部多边形顶点结构为基准,通过三角剖分形式将网络覆盖区域划分为若干子域;基于染色方案将子域顶点处节点定义为扫频节点,根据区域划分后信号频谱的不同确定集群范围;在考虑通信能耗和空闲能耗基础上,采用元胞遗传思想解决自组织网络节点功率控制方式。仿真结果表明,节点数量在100~500之间时,该算法相对于均衡速率区域覆盖算法、最小节点强屏障的分区构造算法、覆盖配置协议算法、多跳Ad Hoc无线网络的节能技术算法,覆盖效率至少提高3%,能量消耗至少减少2 J,平均端到端可靠度至少提高9.5%.     

异构多基地雷达直线栅栏覆盖的布站优化方法

在多基地雷达布站位置受限的情况下,为构建直线栅栏覆盖,提出一种使用异构多基地雷达的布站优化方法。通过研究异构与同构多基地雷达之间布站模式的关系,证明了最优直线栅栏覆盖序列的构成特点。以此为基础建立优化模型,同时将布站位置的限制作为模型的约束条件。针对模型中目标函数的非凸性和非解析性,采用整数线性规划与枚举法相结合的优化算法。该算法根据布站位置的受限情况,分层分段求解优化问题,基于最小布站成本准则确定最优栅栏覆盖序列。仿真实验结果表明：雷达发射器的性能和成本是影响优化结果的主要因素;该方法可以在多基地雷达布站位置受限的约束下取得优化布站结果。     

基于调整互信息的二进制协议一类分类算法

为解决未知协议种类繁多、聚类结果不能涵盖所有协议的问题,提出一种基于调整互信息的一类分类算 法。采用改进的k-means 聚类,构建目标样本的合理覆盖模型,计算每个聚类中心的调整互信息阈值,得到各个聚 类中心的调整互信息值,对不同聚类互信息阈值进行比较,并通过实验验证了算法的有效性。实验结果表明：与其 他传统的一类分类方法相比,该方法在二进制协议一类分类中取得了较好的结果。     

基于自适应遗传算法的舰载机保障调度

为解决舰载机多机保障作业的调度问题,设计一种与之相适应的自适应遗传算法.分析舰载机进行保障的流程约束,得到单个舰载机的简化流程,以最小化保障时间为目标,建立问题的数学模型,根据舰载机保障调度作业的特点,采用自适应遗传算法进行求解,通过多机保障任务案例进行验证.结果表明:使用甘特图的方式,可直观地表示保障作业的计划流程,并验证了自适应遗传算法的有效性.     

整数规划在机场跑道超载使用管理中的应用

针对机场跑道超载运行的问题,对超载飞机的运行架次进行规划。对飞机荷载、道面承载能力和飞机运 行架次进行分析,依据超载使用准则构建机场跑道超载使用的整数规划模型并进行案例应用。结果表明：该规划可 解决多种机型在超载运行时的架次管理问题,保证跑道资源的合理使用。     

基于NSGA-Ⅲ算法的集群目标来袭火力分配建模与优化

火力分配建模与优化作为集群目标来袭防御任务规划的关键环节,对提高防御效果、保证任务完成质量具有重要意义。针对集群目标来袭防御策略呈现出由传统点对点饱和攻击向合理火力覆盖转变的基本趋势,建立以攻击效益最大、自身剩余价值最大、武器消耗最小为目标函数,以毁伤门限、武器资源总数和0-1整数约束为约束条件的集群目标火力分配模型;提出基于非支配排序遗传算法-Ⅲ（NSGA-Ⅲ）的集群目标来袭火力分配优化框架,给出具体的优化流程;面向想定的作战任务进行仿真实现,并通过收敛性指标和间距指标对NSGA-Ⅲ算法与第2代强度Pareto进化算法、NSGA-Ⅱ算法的性能进行对比分析。结果表明,NSGA-Ⅲ算法各项性能更优,能够更有效地解决集群目标来袭火力分配建模与优化问题。