编队作战中舰载预警直升机任务规划设计

舰载预警直升机的任务规划是针对作战环境进行实时、动态的作战任务设计;在编队作战中舰载预警直升机的任务规划分为战术规划和航迹规划两个方面,构建了舰载预警直升机战术规划系统分析框架,对战术规划和航迹规划的方法、内容、步骤、流程进行分析,为舰载预警直升机设计任务规划系统提供理论支撑。     

多任务空地武器多目标协同优化任务规划算法研究

在复杂的战场作战环境中可能存在多个动态威胁,如何快速规划出最优航路是攻击任务顺利执行的关键.本文提出一种在文化算法框架下稀疏A?算法与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)相结合的动态航路规划算法,用于多任务空地武器多目标协同任务优化中.算法基于文化算法思想框架,首先利用稀疏A?算法快速获取初始航路及航路...     

基于遗传算法的装备维修任务规划

针对装备维修任务规划的特点,构建基于遗传算法的维修任务规划策略。结合装备维修工序,对维修任务规划进行分析,建立了以作业总维修工时最短为目标函数的维修保障任务规划数学模型。在此基础上,构建了求解任务规划模型的遗传算法,并对算法的实现规则进行了详细分析,确保了模型的有效性和收敛性。最后,以4台装备5个修理组为例,验证了该方法的有效性。结果表明,该算法能确保模型的有效性和收敛性,模型能有效处理装备维修任务规划问题,下一步将对算法作进一步的改进和完善。     

基于任务区分的无人机航路规划方法

军用无人机飞行航路必须基于作战任务规划,在任务完成和飞行安全之间体现不同侧重.文中将无人机航路规划问题区分为固定航路规划和突防航路规划,阐明了各自的规划要点,提出的基于任务完成度的固定航路规划方法和基于改进蚁群算法的突防航路规划方法,能够满足无人机不同作战任务需求.通过算法仿真和作战仿真系统的应用实践,证明了文中方法的合理性和实用性.     

基于复杂网络的作战任务分发流程优化研究

为提高作战指挥系统组织部队进行战斗准备的速度,对基于复杂网络的作战任务分发流程优化进行研究。建立整个作战系统模拟网络模型,给出每个节点时间的图解算法,根据各个节点时间值对于整个系统反应时间的影响的大小,得出系统关键线路节点与关键线路,最后通过调整关键节点任务分发流程,得到较快的作战指挥系统反应时间,并进行算例仿真。仿真结果表明：该方法能够准确解算出作战指挥系统的反应时间,得出局部最优解。     

基于动态规划的树状结构武器装备系统资源优化配置算法

针对多项作战任务与有限的武器装备系统资源间合理配置的问题,提出基于动态规划的树状结构资源优化配置算法.概述武器装备系统资源配置存在的问题,将动态规划的树状结构方法用于武器装备系统资源优化配置中,遍历各个作战任务和资源配置方案集,以各个战术方案作战效能值为最终评价指标,进行方案效能排序,辅助指挥员制定战术方案,实现武器装备系统作战资源的优化配置,并通过实例分析进行算法验证.分析结果表明:该优化算法过程简洁明了,计算模型简单,具有实用性和可行性.     

广义Fork-Join任务图的调度问题研究

Fork—Join结构是一种并行处理的基本结构。为处理传统方法难以解决的复杂和非线性问题,缩短整个程序的总完成时间,针对广义Fork—Join任务图提出了基于遗传算法的调度算法,该算法将遗传算法和任务复制相结合,有效地缩短了得到最优结果的时间。实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有较短的调度长度。     

作战任务层次化分解方法

根据作战任务规划对任务分解辅助决策的迫切需求，提出一种基于效用筛选的作战任务多方案分解和优选框架。针对任务描述通用性差等不足，基于5W理论对作战任务进行规范化描述，实现对各类作战任务的通用化定量描述；针对任务分解影响因素和约束条件的复杂性，从任务场景、领域知识两个方面建立任务分解模型，将任务分解转化为多约束运筹优化问题；针对传统任务分解方法单一、分解方案优选手段缺乏等问题，设计一种基于效用筛选的层次任务分解方法，实现多套分解方案生成和筛选优化。以具体作战任务为例，对该方法进行验证。仿真实验结果表明，层次任务分解方法能够对生成的多套方案进行优选，最优概率达到90%以上，满足实际作战辅助决策需求。     

基于任务规划平台的作战实体任务推演研究

介绍了任务规划系统的概念及任务规划平台的构成,并参考数据层、逻辑层、控制层、表现层的四层架构设计思想,围绕作战实体任务推演,提出了一种基于任务规划平台的作战实体任务推演引擎设计与实现方法,该引擎具备支撑二次开发的特征,能够扩展推演业务模型,可支持推演过程控制和可视化,提供推演数据池管理等功能。     

深度强化学习在作战任务规划中的应用

针对军事(战术级)作战任务规划面临的战场环境复杂、信息不完全、不确定性大、策略复杂度高等挑战,梳理了作战任务规划基本概念和流程框架,介绍了深度强化学习的基本原理和发展现状,分析了深度强化学习在作战任务规划中场景识别、目标检测、行为判断、威胁评估、路径规划、火力分配等方面的应用,为作战任务规划的智能化发展提供了新的研究思路。     

基于改进A*算法的多无人机协同战术规划

多无人机协同作战是未来无人机作战方式的重要发展趋势。为增强多无人机系统的任务执行能力,提高系统整体作战效能并实现高效资源分配和调度,提出一种基于改进A^*算法的多无人机协同战术规划方法。按照离线规划和重规划两方面,设计战役层和战术层的作战目标迭代优化方案;建立编队协同作战的数学模型,以编队成员间的时间协同和碰撞协同代价为变量,得到多约束条件下的综合编队目标函数;结合多层变步长搜索策略和单步扩展的搜索方式,基于改进A^*算法,用于求解复杂战场环境下的多无人机编队协同作战航路。分别利用改进A^*算法和传统A^*算法进行对比仿真实验。仿真结果表明,多无人机协同战术规划方法能够较好地完成作战任务,改进A^*算法能够获得更优的航路,从而验证了所提算法的有效性。     

基于STCN 的机动岸导与航空兵合同对海突击时间规划

为增强对海突击作战的整体效能,提出一种基于简单时间约束网络(simple temporal constraint network,STCN)的突击任务时间规划方法.根据STCN的定义,建立多火力打击任务的STCN模型,借鉴图论相关知识,将STCN网络转化为有向加权图形式,利用Floyd算法处理权值矩阵,进行一致性检验和时间规划方案求解.实例分析结果表明:该方法实现简单、行之有效,可以使多个火力打击任务紧凑有序、不冲突地执行.     

任务规划技术在飞航导弹武器战技指标论证中的应用

针对飞航导弹武器战技指标论证需要,在简要介绍任务规划技术和飞航导弹战技指标的基础上,建立了技术风险评估模型,并就任务规划技术在飞航导弹武器系统战术技术指标论证中的应用进行初步探讨。     

基于PDDL的成像卫星任务规划建模

基于对成像卫星任务规划问题的特点的深入分析,提出一种基于状态-动作模型的任务规划建模的方法:采用PDDL语言对成像卫星的领域知识进行描述,解决动作的持续时间约束、复杂的资源约束和一类特殊的外部事件约束的表达问题,最终建立成像卫星任务规划模型。通过对该建模方法的模型描述能力分析,表明该建模方法较传统规划建模方法具有较好的描述能力,能满足描述成像卫星任务规划问题的要求。     

基于智能对抗进化的联合火力打击任务规划方法

针对常规联合火力打击任务规划方法很少涉及敌我对抗,导致评估环境发生变化的问题,提出一种基于敌我对抗进化的智能对抗进化算法。该算法以遗传算法为基础,将模拟生物竞争机制引入敌我双种群,互为评估条件实施对抗进化。依据敌我战场态势图构建观察-判断-决策-打击（OODA）超网络,计算OODA循环效率、确定敌我打击排序,通过多代对抗进化获得能够适应战场动态变化的任务规划最优个体。仿真结果表明：多代进化后的最优个体相比于标准优化结果,战场动态适应性更强,联合火力打击胜率更高,应对突发情况的响应机制更完善,能够有效地解决联合火力打击任务规划的评估优化问题。     

多UCAV协同任务规划技术研究

针对多UCAV协同作战的控制决策问题,提出了分层解决多UCAV协同任务规划的框架。重点讨论了在该求解框架下的多UCAV协同任务分配模型,然后利用遗传算法在费效比最低的原则上对模型进行了仿真计算。仿真结果表明：该方法在保证任务分配实效性的同时提升了分配的效果。     

基于二元决策图的护航编队多阶段任务体系可靠性分析

护航编队由多艘舰船组成,是一个复杂的装备体系。以护航编队为对象,在多阶段任务系统基础上给出了多阶段任务体系的概念。针对护航编队特点,建立其任务可靠性模型,根据共同失效基本任务对阶段故障树进行化简。采用二元决策图（BDD）算法,对编队任务各阶段可靠事件进行分析,并给出了BDD算法求解任务进行到各阶段时可靠度的流程图和程序实现的伪代码。假设护航编队各系统寿命服从指数分布或威布尔分布,在此条件下对其执行护航任务过程的任务可靠性进行分析评估,验证了所提模型和方法的正确性。