基于多目标模糊规划的海上要地防空动态火力分配

海上要地防空武器火力分配(weapon target assignment, WTA)是防空反导作战的关键环节，属于典型的组合优化问题。针对海上要地防空反导战场态势的不确定性、复杂性和动态性问题，提出了一种基于非支配排序的多目标量子遗传算法的模糊动态WTA(dynamic WTA, DWTA)方法。首先，在确定条件下，建立了以防御效率和作战资源损耗为目标的多目标DWTA模型；然后，根据战场态势的不确定性构建了多目标模糊DWTA模型，利用期望值法将模糊问题等价刻画为确定性问题，并基于非线性问题特征提出了线性化方法；最后，利用所提算法对该问题进行求解。仿真结果表明，所提算法具有较好的收敛效果。     

基于改进BBO算法和模糊期望效果的反导武器目标分配建模与实现

针对现有反导武器目标分配(weapon target allocation, WTA)由于忽略射击有利度和目标意图价值的不确定特征，而造成目标错分、漏分的问题，引入模糊期望理论，构建基于模糊期望效果的最大化费效比反导WTA模型。针对模型特点，提出基于改进型生物地理优化(improved biogeography-based optimization, IBBO)算法。该算法采用基于整数的矩阵编码方式，通过余弦动态自适应策略改进迁移操作。同时，引入共生生物搜索(symbiotic organisms search, SOS)算法中相互作用思想，设计基于共生策略的变异操作。此外，在IBBO算法基础上结合模糊模拟形成混合智能算法，对模型进行求解。仿真实例表明，所提算法较好地协调了集约化和多样化的能力，提升了求解的精度与效率，满足不确定环境下反导辅助决策对求解精度和时效性的要求。     

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。     

基于模糊随机规划的反TBM目标分配优化模型

针对反导目标分配优化问题中存在的不确定性特征,引入模糊随机规划理论.首先建立了基于模糊随机规划的反战术弹道导弹(tactical ballistic missile,TBM)的目标分配优化模型.在此基础上,构建了一种针对多约束目标分配问题的粒子编码方案,并改进传统粒子群算法的位置和速度更新方式,提出了改进型离散粒子群(improve discrete particle swarm optimization,IDPSO)算法.最后,设计了模糊随机模拟技术和IDPSO算法相结合的混合智能求解算法.仿真实例表明,混合智能算法全局寻优能力强,优化效率高,满足反TBM目标分配优化对时效性的要求.     

基于改进AGD-分布式多智能体系统的目标优化分配模型

由于现代化战场环境动态多变、作战实时性高,针对当前防空作战中武器目标分配(weapon target assignment, WTA)约束多且复杂、传统建模无法真实反映战争过程、模型可信度不高等问题,提出一种在分布式约束优化问题(distributed constraint optimization problem, DCOP)背景下,基于多智能体系统(multi-Agent system, MAS)理论的武器目标优化分配模型,并利用改进的加速梯度下降(accelerated gradient descent, AGD)算法进行求解。通过实验证明了该算法具有良好的收敛性和低复杂度,能够适应现代化防空作战的需求,满足大规模寻优问题的需求,高效解决多智能体目标优化分配问题。     

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。     

复杂电磁环境下水面舰艇防空反导作战效能评估

为有效评估复杂电磁环境下的水面舰艇防空反导作战效能,综合考虑装备、环境和人的行为等因素的影响,建立了水面舰艇防空反导作战效能指标体系,提出了基于层次分析法的水面舰艇防空反导作战效能评估流程,构建了包含目标层、子效能层、能力层、约束层和方案层共5个层次的效能评估递阶层次结构模型.应用表明,该评估流程和结构模型能全面体现复...     

基于模糊神经网络防空重点保卫目标的选择

在现代防空中,由于精确制导技术在空袭兵器上的应用,使防空中重点掩护显得格外重要。为实现重点掩护,防空中重点保卫目标的选择就成了防空作战系统分析首要环节。本文给出了重点保卫目标类型,提出了选择重点保卫目标的指标,利用多目标权系数的不确定特点,建立了优选保卫目标的模糊神经网络模型及算法。最后对给出的保卫目标样本对模糊神经网络模型进行训练和仿真,说明了用该模型能很好的选择重点保卫目标。     

基于协同Memetic自适应QPSO算法的传感器目标分配问题求解

对复杂防空作战环境下的传感器目标分配(sensor target assignment,STA)问题进行了研究,建立了基于识别、跟踪、定位多阶段综合作战效能〖JP3〗的分配模型。针对该模型,首先基于粒子群聚集度和进化度判断,对传统量子粒子群(quantum particle swarm optimization, QPSO)算法进行了改进,提出了自适应QPSO算法。然后,结合多粒子群协同和Memetic搜索策略,提出了基于协同Memetic自适应QPSO算法的STA求解方法。同时,为使粒子位置矢量反映分配方案,依据不同战场环境设计了两种特殊的粒子编码方案。最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于多目标规划的低碳销售物流网络规划方法北大核心CSCDCSSCI

分析了低碳经济对销售物流网络规划的影响,提出了以网络总物流成本最小和网络碳排放总量最少为目标的多目标物流网络规划模型,采用模糊规划方法将多目标规划模型转换为单目标规划模型,设计了基于遗传算法的求解算法,并对规划模型和求解算法进行了仿真验证,由此得到了一种科学可行的低碳销售物流网络规划方法。     

多机协同电子战规划压制干扰布阵研究

针对电子战任务规划中的多机协同压制敌防空雷达网的干扰布阵问题,提出了航线规划安全区概念,基于数学形态学方法对安全区最小宽度进行求解,以安全区最小宽度和各部干扰机距敌方雷达网中心距离之和作为目标函数,构建了干扰布阵的多目标优化模型,采用多目标粒子群优化算法对模型进行求解,通过仿真实验对求解出的Pareto最优解集进行分析,得出了各部干扰机压制敌雷达网的最优干扰布阵方式,验证了所建多目标优化模型的正确性,同时也表明多目标粒子群优化算法在求解多机协同电子战干扰布阵问题是可行的、有效的     

基于改进IFRS相似度和信息熵的反导作战目标威胁评估

针对现有反导目标威胁评估方法忽略目标属性犹豫度和权重并造成评估精度不高的问题,引入直觉模糊粗糙集(intuitionistic fuzzy rough set,IFRS)理论,提出基于改进IFRS相似度和信息熵的反导作战目标威胁评估方法.首先,细分IFRS犹豫度,提出改进的IFRS相似度模型,并证明其性质.之后,针对现...     

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。     

基于PEV准则的I-UMOP问题求解方法

针对传统方法在求解不确定多目标规划问题过程中存在的不足,提出了该问题在新准则下的求解方法。首先,提出了求解方法的基本框架,并通过引入不确定变量之间的序关系定义了不确定多目标规划的帕累托有效解;其次,根据线性加权或理想点法将原问题转化为不确定单目标规划问题,再利用期望方差准则将不确定单目标规划问题转化为确定的单目标规划问题;再次,通过相关理论推导证明了在该准则下转化后的问题求得的最优解是原不确定问题的帕累托有效解;最后,设计了决策变量分别为连续型和离散型的数值算例对该方法的有效性加以说明,考虑算例的复杂度,分别采用遗传粒子群算法和二进制狼群算法进行了求解。     

遗传算法在远程防空导弹总体优化设计中的应用

强调了远程防空导弹在防空体系的地位 ,讨论了远程防空导弹作战使命及主要技术途径的实现思想。运用防空导弹研制中继承性和创造性给出了有创新意义下的远程防空导弹总体设计方案并给出了详细的双脉冲固体火箭发动机的数学模型。运用遗传算法进行了远程防空导弹总体设计并给出了优化设计结果     

火力分配多目标规划模型的改进MOPSO算法

提出一种改进的多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)算法,通过化解约束条件、修改速度和位置更新等使该算法适于求解火力分配多目标规划模型。最终求解的非劣解集构成Pareto前沿,体现增加火力单元数量对射击效能的影响,决策者可按照意图从中选取最终解。不考虑多目标规划模型中的属性目标,对敌毁伤概率随迭代步数演变与单目标函数相比,收敛性能相同,最大值相近,验证了所提算法的有效性。     

多指标约束下舰载装备维修级别建模与优化

修理级别分析(level of repair analysis, LORA)是装备综合保障性工程中的一项重要内容,针对现有关于LORA问题研究的不完善之处,以舰载装备维修保障为背景,综合考虑维修费用和维修效果,建立LORA协同规划数学模型。根据模糊优选理论,给出基于正负理想方案的多指标LORA决策隶属度优化目标函数,运用自适应粒子群算法对LORA模型进行求解,通过算例给出了优化结果,分析LORA决策的一般规律,证明方法的合理性及LORA模型的正确性。提出的LORA决策模型是现有研究基础上的重要补充,对于完善装备维修保障决策理论具有重要意义,为装备维修保障工作的开展提供决策支持。     

基于高维多目标多约束分组优化的要地防空扇形优化部署

基于排队论,得出了信息熵形式的防空阵地网对要地保护能力的数学描述,并将防空阵地网对要地保护能力、防空武器系统部署地点地形条件和防线划分等因素作为优化目标,防空武器系统最小部署间距为约束条件,建立了多型防空武器扇形优化部署多目标优化模型。针对目前算法在解决高维多目标优化存在的问题,基于改进的强度帕累托进化算法（strength Pareto evolutionary algorithm, SPEA2）,提出了将多个目标函数分成若干组,分别寻优,再综合求取全体目标函数非支配集的分组优化算法。仿真实验证明,该优化模型能够按现代防空作战特点进行防空武器系统的防线部署,规避不良地形,形成严密的防空覆盖面,且分组优化算法在性能上优于当前高维多目标优化降维算法。     

基于动态规划的装配线物料搬运节能调度方法

为有效提升混流装配线的生产效率与环境效益,提出了装配线多载量小车物料搬运节能调度方法.以最小化最大线边库存与总能耗为目标,建立了多目标混合整数规划模型.通过问题性质分析,将混合优化问题转为离散优化问题,降低了模型复杂度.针对动态规划算法维数灾问题,提出了基于剪枝规则的多目标规划算法:通过剪枝规则剪除被支配状态,缩减搜索空间以提高计算效率.其中,为满足动态规划的马尔可夫性,定义了新的状态表示方式.最后,仿真实验验证了所提出的调度方法的优越性与算法的有效性.