N皇后问题的启发式算法探讨

搜索策略的选择与设计是人工智能领域问题求解的核心问题之一,直接影响到问题求解过程中存储空间的占用和计算的复杂性,影响到问题求解的效率。在给出N皇后问题形式化描述和现有搜索算法的基础上,设计了3种解决N皇后问题的启发式算法,并将其与深度优先和宽度优先等搜索策略进行了分析和比较,得出了几点关于设计启发式算法的启示。     

基于图论的作战计划军事效果评估

采用仿真系统评估和分析空中作战计划会耗费大量的时间,本文提出了新计算方法,可以单独用来提高计划质量,或与仿真系统结合提高计划效率。分析军事目标的主要内容和描述方式,提出由作战任务计算军事效果的方法。建立不同打击目标之间的相互制约和相互影响关系图,据此提出了打击效果的网络图算法,将作战计划对于不同目标的突击效果集中映射到网络中体现系统核心能力的节点集合中,评估总体打击效果。最后讨论了该评估方法的应用。     

空中加油计划优化模型及其遗传算法求解

运用运筹优化方法和遗传算法,研究解决空中加油计划制定的自动化,有助于提高空中作战决策能力。在总结了空中加油的主要方式以及美军在空中加油计划自动化制定方面的研究现状后,提出了包括7组约束和1个目标函数的空中加油计划优化模型,然后采用遗传算法对该非线性优化模型进行求解,并对算法的主要参数进行了讨论和优化。计算结果表明,方法具有可行性。     

作战计划推理分析方法与系统实现

目前,作战计划分析主要采用仿真方法,由于较少考虑人的作用,可信度受到影响,解决的办法就是充分考虑指挥员的作用,文章据此提出了一个将仿真技术和专家系统技术有机结合的推理分析方法,并以空中进攻作战计划分析为例建立了一个实验系统COARAS,给出了总体设计,事件结果推理算法,并介绍了系统中计划表示方法和知识库组织方法。     

空军战役仿真智能决策模型

建立了一个智能决策模型,嵌入空军战役仿真系统中,替代直接参与的作战人员,可以缩短运行时间、降低运行费用,减小参与者个性与素质对系统运行结果的影响;介绍了该决策模型在仿真系统的作用;讨论了决策模型的构成与主要内容;研究了模型的表述、自学习特点与构建方法。     

基于推理网络的原因诊断

在作战计划预测分析过程＾［１］中出现不利情况时，利用该预测过程所产生的推理网络原原因进行诊断，据此完善计划，取得预定的效果。这种基于推理网络的原因诊断方法主要包括３个步骤。即假设原因产生。基于指标排序的分析认证和使用推理网络的推理认证。