不确定因素下海上要地防空动态火力分配模型

针对海上要地防空作战中原火力分配方案可能被不确定因素打乱的问题,提出一种综合考虑目标拦截概率与防空武器射击稳定性的双目标动态火力分配（DWTA）模型。针对海上要地防空作战特点,给出3种不确定因素;构建DWTA双目标优化函数,并给出相关参数定义;接着给出双目标优化模型的求解步骤;结合算例对所提出的方法进行仿真验证。通过对仿真结果分析发现,所提模型能够给出防空武器射击稳定性高、目标拦截效率较高的火力分配方案;当有不确定因素时,该模型可以在一定时间内给出新的合理火力分配方案,对提高海上要地防空武器作战效率有一定参考价值。     

防空火力抗击效果研究仿真模型设计

从仿真设计原理、仿真控制机制、模型内部结构和模型算法三方面研究防空火力抗击效果的仿真模型.其由侦察预警、火力分配和火力单元对空射击模块组成.侦察预警模块按照一定算法计算目标的被发现概率,以判定和描述目标是否能被发现.火力分配模块通过层次分析法建立评判模型,并对各个防空兵火力单元进行射击任务区分.对空射击模块通过计算防空兵火力单元的毁歼率描述防空兵火力单元是否命中目标.     

舰载火箭炮最优火力分配模型

舰载火箭炮对岸上目标实施火力压制时,火力分配方式直接影响到作战任务的完成.研究了舰载火箭炮射击误差,提出了毁伤概率计算模型,然后以毁伤概率最大为目标函数,构建了舰载火箭炮最优火力分配模型,最后分析了最优火力分配对毁伤概率的影响.仿真结果表明,采用最优火力分配可以在相同弹药消耗量情况下,显著提高了舰载火箭炮射击效果,为舰艇指挥员对岸射击指挥决策提供了科学依据.     

防空导弹射击ARM载机杀伤区近界的变化规律探讨

ARM对防空雷达产生了巨大的威胁, 研究对抗ARM的理论方法将对防空作战产生积极的影响.防空导弹杀伤区的近界是射击指挥决策需要重点考虑的因素.针对防空导弹火力单元射击ARM载机时杀伤区近界的变化规律进行了仿真研究和探讨, 相关的结论可为防空作战指挥人员提供重要的决策依据.     

防空导弹作战单元目标分配建模研究

目标分配是防空导弹作战单元指挥控制中的关键环节,分配的优劣直接关系到防空导弹作战单元中各火力单元的作战效果及整体效能的发挥.文中根据防空导弹作战的实际特点,提出目标分配模型建立的假设条件,建立了目标分配的整数规划数学模型,然后探讨采用匈牙利法来求取模型最优解的方法步骤,最后用实例验证模型的准确性,所得结果符合作战实际,为作战指挥员科学、合理分配目标提供数据支持.     

舰载弹炮结合武器系统火力分配模型

针对目前弹炮结合武器系统火力分配存在的毁伤概率较低的问题,提出了舰载弹炮结合武器火力分配模型。该模型是根据舰载弹炮结合系统在装备体系中的定位,以及防空导弹分系统和舰炮武器分系统的性能及作战特点,在确立了火力分配原则的基础上构建的。作战效能分析表明,模型可有效提高舰载弹炮结合武器系统的作战效能和舰艇的生存概率。     

基于蒙特卡罗法的防空作战毁伤过程模拟

基于蒙特卡罗法的防空作战毁伤过程模拟包括毁伤引发事件、防空火力单元毁伤过程模拟、空袭兵器毁伤过程模拟3部分.引发事件模拟根据相应过程的经验统计,用随机数确定.防空火力单元服务度模拟根据防空作战任务的性质和要求确定作战原则,保证毁歼概率大的防空火力单元和它对应的空袭兵器被选择的几率大,反之则小.对空袭兵器毁伤概率模拟,则使用普通炸弹的空袭兵器完成.     

具有多次拦截时机的防空火力分配建模及其优化方法研究

防空火力分配采用一次性完全分配原则容易造成火力资源浪费,针对该问题,以来袭目标到火力单元的飞临时间为依据,筛选出具有多次拦截时机的火力单元组,并按照拦截时机的先后顺序逐步释放火力单元,以毁伤概率为优化目标,同时兼顾火力资源消耗,建立了一种具有多次拦截时机的防空火力分配模型。在此基础上, 采用混沌离散粒子群混合优化(CDPSO)算法对模型进行求解,以提高算法的全局搜索能力, 避免陷入局部极值。通过仿真验证了模型及算法的合理性和有效性,为防空火力分配问题的求解提供了一条新思路。     

抗低空混编部署防空火力配置量化分析

混编部署是抗低空突防最有效的一种部署方式,不同类型防空火力间的部署位置影响抗低空突防效果。通过对抗低空作战过程分析,在一定简化的基础上,根据单次射击与多次射击不同的抗低空射击要求,重点分析两型防空火力间的沿目标进攻方向及垂直方向的位置关系,构建抗低空作战中防空火力混编部署模型;根据空袭目标速度与高度,综合考虑不同防空火力性能参数,仿真分析空袭速度与高度不同目标的混编部署位置关系及影响。该仿真可为抗低空混编部署提供参考。     

弹炮结合防空武器系统射击指挥模型研究

分析了弹炮结合防空武器系统射击指挥过程，概还了主要射击指挥模型，包括目标搜索模型、拦截适宜性检查模型、威胁判断模型、火力分配模型、杀伤效果评估模型．重点研究了火力分配时考虑的主要因素和分配准则，建立了一种实用的火力分配模型．通过相关项目的仿真表明所建模型能满足实际应用需要，对进一步研究提供了有益的参考，     

改进型布谷鸟搜索算法的防空火力优化分配模型求解

针对防空火力优化分配中火力资源易浪费且易延误战机的问题,将毁伤概率门限、飞临时间以及威胁度等因素相结合,构建一种改进的防空火力优化分配模型。基于此模型,提出一种多种群并行布谷鸟搜索算法求解防空火力多维整数优化分配问题。利用多个种群同时进行全局探索和局部开发,并通过移民算子进行各种群间的信息交流;为进一步提高全局探索能力,引入柯西变异算子构建新的全局搜索模型;在算法局部开发过程中,采用贪婪方式,逐维搜索。仿真结果表明：所建火力优化分配模型能有效地抓住战机,避免火力资源浪费;所提优化算法能较好地平衡全局探索和局部开发,在保证较高收敛速度的同时,提高了全局探索能力。     

基于回合制的火力分配优化问题建模方法研究

为解决火力分配中目标威胁度量化评估难,以及不同装备使用不同弹药对不同目标的毁伤效果差异大问题,建立了火力分配优化问题模型,该模型以最大战斗力指数为目标函数,并在火力分配基础上提出了装备-弹药-目标的分配方法。以武器装备回合战斗力指数为火力分配依据,有效解决了当前优化模型中很难精确确定不同目标威胁度大小问题;以回合制为计算周期确定装备战斗力指数、弹药消耗发数及装备运用方案等,有效解决了当前优化模型中一次计算后目标动态变化造成的火力资源浪费以及实时动态分配造成的计算困难等难题。运用遗传算法求解所建立的模型,算例结果验证了模型的可行性和有效性。     

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。     

基于禁忌捜索与微粒群优化算法的混合优化策略算法在目标分配问题上的应用

目标分配是地面防空作战指挥的关键环节。给出问题模型，并提出一种禁忌搜索与改进微粒群算法的混合优化策略用于解决该问题。仿真结果表明，与其它几种智能优化算法相比，该混合优化策略在解决目标分配问题时具有优良的优化性能和时间性能，在问题规模较大时表现更为突出。     

考虑毁伤概率门限的火力分配变异蚁群算法

提出了一个火力分配的非线性整数规划模型，该模型充分考虑了多火力点联合毁伤概率对实际射击效果的影响。应用基本蚁群指派算法可以求解此NP问题，但难以满足战术决策的实时性要求。为此，提出一种自适应的信息索更新方法和消除无效分配的变异策略，提高了收敛速度。采用删除已访问节点的方法取代比较禁忌表的方法，进一步降低了计算代价。计算机实验结果表明，该算法在优化性能和时间性能上都取得了良好的效果，满足战术决策的实时性要求。     

改进分解进化算法求解动态火力分配多目标优化模型

战前制定合理的火力分配（WTA）方案,可以优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。其一,建立了面向多型武器协同进攻作战的动态火力分配（DWTA）多目标优化模型,由多个阶段静态模型构成,各阶段静态模型参数需根据战场态势实时获取;其二,重点研究阶段静态模型求解算法。针对模型特点,设计了一种满足资源约束的编码方式,融合禁忌搜索和拥挤距离策略,提出了一种改进分解进化算法。对比实验验证了算法的可行性、快速性和有效性。     

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。     

毁伤概率对混合部署射击效能的影响研究

以排队论为基础, 建立了不同类型防空武器多层防御的射击效能的计算模型.通过计算仿真, 推测出毁伤概率对混合部署射击效能的影响规律, 从而得出防空武器混合部署的优化依据, 并加以证明.     

面向对地打击武器-目标分配问题的遗传算法变量取值控制技术

对地打击目标与武器类型复杂多样,其武器-目标分配问题难度较大,研究不足,而合理的武器-目标分配方案,可优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。为此,构建相应数学模型,并针对采用遗传算法进行解算时收敛速度慢,甚至无法得出可行解等问题,设计了一种变量取值控制方法。该方法通过约束和控制初始种群个体中变量的取值范围来缩小搜索空间,提高搜索效率;通过改进变异策略扩大变量取值范围,确保解的质量。仿真结果表明,改进的遗传算法能有效地解决大规模对地打击武器-目标分配问题,且性能较优。