反导预警作战资源调度方法

针对反导预警作战中多部预警资源协同探测多批弹道导弹目标的问题,根据反导预警作战资源调度的特点,提出了反导预警作战任务分解策略,并以调度效益、交接次数和资源负载均衡度为目标建立了多目标优化模型。通过重新设计粒子编码方式以及对重新定义粒子群优化算法中的位置更新公式,使其适用于求解离散变量优化问题。针对粒子群优化算法容易过早收敛的缺点,在进行局部搜索时使用变邻域搜索算法,从而增强算法的寻优能力。通过仿真实验验证,将两种算法相结合能够快速有效地解决反导预警作战资源调度问题。     

基于多智能体与市场理论的多机载平台传感器管理

针对作战飞机编队多目标攻击中的传感器管理问题,提出了一种基于多智能体和市场理论的多机载平台传感器管理方法。该方法在多智能体的框架下建立飞机编队多传感器多目标分配模型,将目标分配和传感器管理问题转化为市场理论中的“性价比”最优问题,建立了基于“性价比”最高的任务规划模型、以任务为驱动的传感器目标配对模型以及多平台集中式融合跟踪模型,并利用市场拍卖算法完成传感器-目标分配问题。仿真结果证明了该方法的有效性,与基于信息论的传感器管理方法比较证明了方法的优越性。研究结论有助于提高作战飞机编队的进攻效率,从而提升整体的攻击能力。     

舰艇综合防空反导作战仿真框架研究

仿真框架的制定可有效提高仿真系统开发效率和水平,提高资源的可重用性和系统的自适应更改能力。确定了舰艇综合防空反导作战仿真研究的体系边界,从战术和技术两个层面提出了舰艇综合防空反导作战仿真框架。对战术仿真框架结构及各模块功能进行了阐述;基于模型驱动架构(MDA)及组件技术的理论和方法,建立了可灵活重组的技术框架。该框架为舰艇防空反导仿真提供了较为全面、可行的技术实现方法,且具有较强的通用性。实际应用表明,在该框架的指导下,仿真系统开发过程规范、简单,仿真资源可重用性强,仿真系统可扩展性强。     

无人作战飞机任务规划与控制单元仿真系统

首先对无人作战飞机任务规划与控制单元的总体方案进行设计,对仿真系统的各功能模块进行了描述.然后提出了分层递阶的任务规划与控制功能结构及其逻辑框架,并给出基于可扩展标记语言的任务链模型.最后实现了控制单元指挥多编队无人作战飞机协同作战的仿真,并对进一步的研究进行了展望.     

基于Agent的作战单元行为规划方法研究

在海军多兵种协同攻击蓝方海上舰艇编队的作战想定背景下,为拟制红方参战兵力联合作战协同行动规划计划,采用智能体理论和多智能体技术,将担负作战任务的作战突击兵力定义为作战单元智能体,建立了作战单元智能体的BDI原型结构模型。基于分布计划的分布规划方法,定义了作战单元智能体的协同作战行为规划范围,建立了其协同行为规划问题求解操作方法类模型和行为规划模型,描述了作战单元智能体拟制协同作战行动计划方案的整个规划过程。通过规划形成决策功能,完成了协同行为规划初步计划方案,通过行动计划管理功能完成领域行为规划库的管理。     

对多波次目标直接分配到弹的反导火力规划方法

火力规划是反导力量作战运用的重中之重,对多波次目标的反导火力安排与分配是一个复杂的不确定多约束优化问题。在对反导火力规划问题分析的基础上,给出了弹 目分配时机、模型思路和假设。分拦截任务分配和弹-目分配两步建立了反导火力规划模型,拦截任务分配中,通过时间段分解将同时需要求解的多个问题转换为多个子时间段的一个问题;弹-目分配中,基于航路捷径、目标落点的不同,拦截弹拦截有利度计算是关键环节。模型突破以往研究目标不考虑时间约束的局限,建立起弹-目-时间对应分配关系,提供一种新的、动态的反导火力规划方法,仿真实例体现了模型较好的工程应用前景。     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题, 依据无人机的实时数据, 构建了基于路径的多层规划模型, 并设计了模型的算法求解流程。使用遗传算法与禁忌搜索混合算法, 得出了任务规划中的最优路径规划, 并在此基础上进行了冲突的消除。通过仿真案例表明, 用无人机协同配合导弹部队作战, 实时传输作战数据, 能够解决战场信息模糊不确定的问题; 使用多层规划模型能够为导弹多波次规划作战的路径进行科学的决策和选择。利用遗传算法和禁忌搜索混合算法, 能够避免局部最优导致无法输出结果的现象。     

无人机集群对地作战任务可靠性评估

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群执行对地攻击任务可靠性评估问题,考虑实际作战环境和任务规划,建立了一种适用于具体任务过程的可靠性评估方法。首先,建立了UAV集群作战的时态异构网络模型,用时态打击链模拟UAV集群任务规划和协同作战过程。然后,基于连续时间马尔可夫链(continuous-time Markov chain, CTMC)建立了UAV集群在威胁区域飞行的生存概率模型。进而,综合UAV集群的作战能力和生存概率,提出了任务可靠性评估方法。最后,通过实例分析,验证了该模型的实用性和合理性。该模型考虑到各方面影响战果的因素,贴合实际,为UAV集群任务可靠性评估和决策提供了参考。     

面向任务的多传感器资源预分配建模与求解

多传感器管理是对一组传感器或测量设备进行自动或半自动控制的一种处理过程,它实现了整体性能的优化和资源的有效利用。首先提出了面向任务的多传感器资源预先分配问题。为了解决这一问题,考虑目标优先级函数与传感器对目标的效能函数,建立了多传感器资源预分配数学模型,将目标检测、目标跟踪与目标识别三种任务下的预分配统一到一个框架下;然后利用改进匈牙利算法结合三种任务下的目标函数进行了求解。最后通过仿真验证了模型的可行性与求解方法的快速准确性。     

空地异构无人系统侦察任务规划方法

相对空中同构无人系统,空地异构无人系统的运动能力、资源载荷、作战场景等异构性质会导致约束条件增多,使求解模型计算量显著增加,协同作战任务的建模和大规模问题的高效求解是需要解决的关键问题。以无人系统完成任务的时间、路径代价、侦察收益为目标函数,同时考虑无人平台续航能力等约束条件,合理构建了空地异构无人系统侦察任务的多目标规划模型;针对具有多威胁区的城市作战环境,考虑无人平台任务路径的安全性和时效性,分别提出了无人机和无人车改进A*算法路径规划策略。针对蛇优化算法(snake optimizer,SO)优化效果不稳定、容易陷入局部最优解的问题,结合粒子群算法和遗传算法提出了改进蛇优化算法(improved snake optimizer,IMSO）;通过Python语言进行了仿真验证和与现有算法的对比分析,验证了模型的可行性和算法的优越性。不同算法在由小到大的3种任务载荷设置下独求解10次,IMSO的平均目标函数值分别为SO的100.11%、108.99%和110.01%,可以看出IMSO能多次跳出局部最优,算法的稳定性、最终适应度值均好于SO,在较大规模问题的求解上更具有优越性。     

多平台分布式协同作战下基于MPC-MAS的指挥控制模型设计

在瞬息万变的网络化体系作战环境中,如何准确、及时地提取有用信息并作出决策,有效应对实际作战中作战效益低、资源损耗大、作战时间长等问题一直是研究的热点之一。本文以多平台协同完成对来袭目标的拦截任务为背景，提出了一种多平台分布式协同作战下基于模型预测控制(model prediction control, MPC)和多智能体系统(multi-agent system, MAS)的指挥控制系统模型。通过引入分布式多平台协同的模型概念,使各平台之间实现完全信息共享,并且采用全局分布-局部集中的决策结构,设计了分布式指挥控制的协同模型框架,选定蒙特卡罗方法进行仿真实验对比。实验结果证明了该模型具有收敛性好、误差低、损失值低等优点,可以高效地解决分布式环境下协同作战的指挥控制模型构建问题。     

空天高速目标探测跟踪传感器资源调度模型与算法

针对空天高速目标跟踪中,传感器资源调度任务无时间等待、传感器资源匹配形式多样、观测时间碎片化等问题,提出了多源异构传感器调度多目标优化模型和求解该模型的多目标柔性果蝇算法。针对传感器调度时间碎片化问题,采用柔性分割调度时间,设计了目标-时间-传感器三维编码方式;为了避免相似个体交叉进化造成搜索陷入局部最优,提出基于个体特征的交叉操作和变异操作;针对进化过程中个体产生碎片时间、重复观测等问题,提出柔性调整操作。最后通过两个案例测试,对提出的模型和算法进行仿真验证,实验证明算法能够合理地求解多源异构传感器资源调度问题,在收敛性和分布性方面优于对比算法。     

网络化反导防御系统仿真模型框架研究

指出当前国内攻防对抗仿真研究中,尚未体现防御方的网络化作战特点.分析了网络化反导防御系统在物理域、信息域、认知域中的体现,引入联合作战指挥中心JOCC和公共作战图像COP模型,设计了攻防对抗仿真中网络化反导防御系统的体系结构、模型组成框架、模型交互框架、模型时序框架及作战单元模型.最后以一个网络化反导防御系统为例,通过比较网络化作战前后的三个重要指标,验证了该框架的可行性及有效性.     

基于本体的无人系统任务规划研究综述

作战知识是提高无人系统的自主作战能力的重要因素。如何系统规范地存储和表示作战知识, 使无人系统能够根据高层任务指令, 自主完成任务规划, 并基于不断更新的战场知识进行重规划和智能决策, 是一个新的研究领域。首先, 通过对任务规划领域概念、规划方法和知识表示方法的梳理, 提出了基于本体的任务规划框架。然后, 总结了本体在机器人、无人系统、军事任务规划等领域的应用情况, 分析了当前研究的特点和不足, 并提出了该领域的重要研究方向。最后, 针对构建无人系统任务规划本体时应遵循的原则和需要关注的关键能力指标进行了论述。     

作战任务和资源间的匹配模型及求解算法研究

针对作战任务和作战资源的匹配问题,提出了一种匹配模型及其求解算法.首先分析了作战任务和资源的属性,建立了匹配问题的约束满足模型.基于改进的多优先级动态列表规划算法提出了一种匹配模型的求解算法,并结合实例进行了分析验证.结果表明,算法中引入任务与资源选择优先权参数,可以有效消解优先权冲突,增加匹配的灵活性.     

编队干扰方案协同决策研究

为了解决在舰艇编队反导作战过程中考虑协同时的编队干扰作战方案动态优选问题,提出了基于协同的编队干扰方案决策方法.以协同理论为依据,定义了干扰方案之间的协同度,给出了协同度的求解方法,并与动态规划原理有机结合,找到了一种基于协同的多阶段多方案优化策略.将该方法应用于解决编队干扰方案协同决策的优化中,在给定的战术想定条件下,使用该方法得出了协同情况下的全程干扰效能指数,结论明确合理.     

基于对象Petri网的作战行动方案开发方法

结合作战指挥决策领域中作战行动方案开发问题的复杂性和不确定性,描述了作战行动方案的开发问题,提出了使用对象Petri网对作战规划问题的建模和仿真的方法。该方法综合考虑了任务、条件、效果、资源、不确定性对方案生成过程产生的影响,所得的模型也便于重用。最后,案例说明了所提方法的可行性和适应性,并分析了所建模型的复杂度。     

区域反导目标分配模型优化分析

区域反导目标分配是多资源约束,按照一定分配准则循环分配的过程.分析了区域反导目标分配流程与准则,构建综合拦截概率和作战效费比的目标分配模型,并给出了该目标分配模型转化为基本0-1规划问题的方法;针对该多约束目标分配优化模型对高寻优、强实时求解算法的需求,结合生物免疫过程,引入改进的克隆选择算子、云自适应变异算子、抗体重组算子、精英抗体保存算子,提出快速收敛的克隆选择算法.仿真结果表明该算法尤其解决大规模区域反导目标分配问题时不失为较为理想的优化算法.     

基于模糊多目标规划的防空反导火力分配

针对现有多目标火力分配(weapon target assignment,WTA)方法很难适用于不确定情况下防空反导作战的问题,提出了基于模糊多目标规划的防空反导WTA方法。首先,采用三角模糊数刻画不确定的目标威胁度,在考虑防空反导作战特点的基础上,基于模糊多目标规划建立了WTA模型;然后,根据必要性测度原理将含有模糊参数的目标函数进行了等价清晰化;接着,提出了具有单/双势阱的多目标量子行为粒子群算法用于求解WTA模型,该算法采用了单/双势阱位置更新方式、粒子混合随机变异方法、领导粒子两阶段选取方法;最后,通过实例仿真验证了模型的合理性和算法的有效性。     

面向成像卫星组网的群任务规划方法研究

本文基于提高用户任务需求的处理能力，探索可共享卫星资源组网卫星协同的群规划方法.研究中不仅考虑了一些部门存在特有的任务规划需求，还考虑到一些重要部门有卫星资源或者经申请有允许规划的卫星资源. 分析了群规划的模式需求及提出群规划框架；针对分层规划与可共享的资源服务，建立群规划多目标优化模型；针对任务规划这一高维离散组合优化问题，借鉴蚁群算法的快速收敛和遗传算法的强知识表示能力，阐述组合高低阶知识表示的改进遗传求解算法. 仿真实验验证了本文规划模型与求解算法的有效性.