网络化舰艇编队协同防空目标分配模型研究

在舰艇编队对空防御作战中,如何利用网络化的舰艇编队防空系统对舰空导弹的目标分配进行协同防空,扩大舰艇编队的防空区域,是提高舰艇编队生存能力的关键。传统的火力分配方法存在计算复杂、耗时长等不足,文中通过具体实例建立了舰空导弹线性规划防空火力分配模型,并进行了分析和仿真。     

攻击机对海作战目标分配研究

针对攻击机对海作战时攻击资源分配问题,建立了攻击机编队对敌舰艇编队防空火力进行突防的模型,得到了舰艇编队中每一个目标在不同攻击强度下被毁伤的期望,利用动态规划方法确定了在毁伤期望最大情况下攻击机对舰艇的目标分配策略。     

最优分配防空火力时编队对地攻击的损伤评估

编队对地攻击是现代战争的主要攻击方式之一,但同时也受到各种防空火力的反击,为了提高攻击机群的损伤,采取各种战术手段分配防空火力。首先给出了常用的平均分配防空火力情况下攻击机群对地攻击的损伤评估,在此基础上分析了按照"不打中一个,不打另一个"的最优原则时,针对地面防空火力的反击攻击机编队的损伤评估。     

基于DQN的反舰导弹火力分配方法研究

反舰导弹作为海上作战的主战武器，由于其精度高、射程远、威力大等特性长期以来一直被当作舰艇编队的主要防御对象。针对反舰导弹打击舰艇编队的火力分配问题，我们提出了一种基于深度Q值网络求解反舰导弹火力分配策略的算法。不同于现有的基于领域知识的方法，深度Q值网络无需依赖任何先验信息，就能够通过与模拟器的交互自动求解最佳的攻击策略。该算法使用深度神经网络拟合Q值函数，解决了传统强化学习中的状态空间过大无法遍历的问题。实验结果表明，在各种不同的舰队防御配置下，深度Q值网络求解得到的攻击策略均获得了最佳的毁伤效果。     

一种基于先期毁伤准则的防空火力优化分配

针对防空火力分配中,在火力资源相对充足的情况下采用带资源约束的最大毁伤准则进行火力分配容易贻误战机的问题,提出了一种基于先期毁伤准则的防空火力分配新模型。该模型的思想是保证在满足毁伤概率门限的前提下,优先分配威胁度大的目标,并且利用目标到火力单元的飞临时间信息,选择尽量少的火力单元尽早毁伤目标;在毁伤目标的同时兼顾了火力资源的消耗情况和毁伤的时机,达到了以期望毁伤概率、较少火力资源尽早毁伤目标的目的。在此基础上,提出采用混沌和离散粒子群混合优化(CDPSO)算法求解防空火力分配问题,提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部极值。通过仿真验证了新模型的优点以及所提混合优化算法的有效性和优越性。     

航空兵编队与舰艇编队对抗数理战术

舰艇编队防空武器多样,防空区域层次明确,防空能力相对较强,在基于舰艇编队任务模式和编队组成分析基础上,对其防空系统策略进行研究;针对航空兵的快速机动性和战术灵活性,建立战术攻击策略库,结合基于毁伤等级的毁伤效果评估,进行了航空兵编队对舰艇编队数理战术研究,从而为战术决策提供依据,最后指出进一步研究的方向。     

舰艇编队防空体系作战研究

介绍了舰艇编队防空体系作战仿真系统结构,分析、研究了舰空导弹编队作战效能模型以及舰艇编队防空体系中各组成部分的效能及体系效能.     

基于发射时间序列的反舰导弹联合突防方法

为了使多型反舰导弹达到饱和攻击的目的,最理想的情况是同批次的异型导弹在同一时刻飞行到同一目标的防空区域。研究了单横队队形舰艇编队的异型导弹联合突防问题。针对舰艇编队时各个舰艇与目标的距离不同、反舰导弹的飞行速度不同、飞行航向不同等因素,建模求解了同批次异型导弹的发射时间序列。     

攻击机编队对地攻击之伤亡评估

攻击机编队对地攻击是现代战争的主要攻击方式之一,但同时也受到各种防空火力的反击,文中针对防空火力对攻击机编队的各种反击方式,分析了攻击机的伤亡情况。     

基于多目标决策的 对岸火力支援火力分配模型

在建立对岸火力支援作战中火力分配思维机制的基础上,根据最优火力分配的基本要素,构建了基于多目标决策分析的火力分配模型。通过改进后遗传算法对模型进行仿真求解,结果验证了多目标决策分析方法在对岸火力分配问题中的适用性,运用改进后的遗传算法对火力分配模型求解具有明显的优势。     

空战中机群编队分层优化算法

针对机群编队优化计算复杂的问题,提出了一种分层优化算法。根据敌我双方的距离、角度、速度以及飞机导弹、雷达的性能,建立了多机协同任务分配模型。根据空战中常用的基本飞机队形,对敌方机群编队进行分层,对每层分别计算己方对选取各种基本队形时的任务分配结果和队形优化优势值,通过比较得到己方机群编队的每层最优队形,当得到己方每层的最优队形之后,将己方每层最优队形进行组合解码就可得到己方机群编队的最优队形。仿真结果表明该方法能有效地解决机群编队队形优化问题,并且该算法具有较好的实时性。     

基于航班延误概率的鲁棒性飞机排班模型

飞机排班是影响航空公司运营成本的一个重要因素,对飞机进行合理排班,既可以最大化地提高飞机的利用率又可以减少航班的延误。首先简略介绍了国外的一些关于飞机排班问题（FSP）的研究方法,并给出关于飞机排班问题的经典模型;其次,在此基础上提出了基于延误概率的鲁棒性飞机排班问题的模型;最后,根据一个航空公司的数据,利用Grover算法的改进算法计算出模型的结果。分析结果表明了该模型及其算法的可行性以及决策的鲁棒性。     

训练空域动态规划问题数值模拟仿真算法研究

训练空域的动态规划对于提高空域利用率,提高部队训练效率,缓解军民用空矛盾具有重要意义。本文将空域的动态规划问题进行分阶段处理,通过寻求各个阶段的最优方案来使得总的占用时间最短。针对各个阶段的动态规划问题,在分析问题复杂性的基础上,构建了空域规划模型,提出了遗传-离散粒子群算法,通过融合遗传算法中的交叉与变异思想来改善DPSO算法摆脱局部最优解的能力,提高算法的收敛速度和精度。同时为保证种群的多样性,设计了可保证个体可行性的自适应交叉算子和变异算子。最后利用甘特图来表示整个空域规划过程。将改进后的遗传-粒子群算法用于算例,并与遗传算法比较,结果表明该算法获得的结果更优且收敛速度更快。     

基于控制变量参数化的主动反拦截突防最优控制计算方法

针对由于敌防空系统防御能力不断提高所带来的进攻导弹突防难题,提出主动反拦截突防(IAIP)的概念,以弥补传统机动突防仅考虑进攻导弹的逃逸而忽略其攻击任务的缺陷。根据IAIP制导的内涵,在综合考虑目标的机动性能、拦截导弹末段的拦截特性及进攻导弹的控制系统性能的基础上,建立进攻导弹-目标-拦截导弹的三体运动模型。将突防制导指令的设计等效为最优控制的求解,其中突防指令为实现燃料最省目标的最优解,进攻导弹的过载、拦截导弹的脱靶量、进攻导弹的攻击角、打击精度和突防后的视线角,分别为控制约束、路径约束和末端约束。借鉴控制变量参数化(CVP)方法将最优控制问题转化为非线性数学规划问题,并将路径约束离散化后采用序列二次规划(SQP)算法得到突防时机给定条件下制导指令的数值解。提出基于CVP的混合遗传算法(CVP-GA),用于求解最优突防时机及制导指令。仿真结果显示,采用IAIP最优控制算法的进攻导弹在成功突防后的打击精度仍可满足任务要求,且其燃料消耗相对于传统串联式突防方法降低了23.7%,验证了该方法的有效性及优越性。     

基于遗传算法的军事物流运输计划

针对军事物流运输中车辆装载和车辆路径的组合问题进行研究,建立车辆装载和车辆路径组合问题的目标优化模型。通过改进遗传算法对模型求解,得到了较为满意的结果,可以在满足多车型多品种货物配送约束的条件下,实现运输车辆最少、车辆满载率高、车辆运输路径最短的目标。     

基于最少可用飞机数的航班编组计划

研究了航空公司在运力紧张状况下的航班编组计划问题.首先根据单枢纽航线结构的特点,将航班编组计划问题转化为在枢纽机场的航班节编组问题,然后通过构造描述航班节间衔接关系的传递图,并利用传递图与其对应无向偶图的关系,将需用飞机数最少的航班节编组计划问题转化为求对应无向偶图的最小权最大匹配,从而构造出一个解决运力紧张状况下航班编组计划的多项式算法.最后通过一个算例说明了该算法的应用.     

A multi-agent based intelligent configuration method for aircraft fleet maintenance personnel

A multi-agent based fleet maintenance personnel configuration method is proposed to solve the mission oriented aircraft fleet maintenance personnel configuration problem. The mainte- nance process of an aircraft fleet is analyzed first. In the process each aircraft contains multiple parts, and different parts are repaired by personnel with different majors and levels. The factors and their relationship involved in the process of maintenance are analyzed and discussed. Then the whole maintenance process is described as a 3-layer multi-agent system （MAS） model. A com- munication and reasoning strategy among the agents is put forward. A fleet maintenance personnel configuration algorithm is proposed based on contract net protocol （CNP）. Finally, a fleet of 10 aircraft is studied for verification purposes. A mission type with 3 waves of continuous dispatch is imaged. Compared with the traditional methods that can just provide configuration results, the proposed method can provide optimal maintenance strategies as well.     

遗传算法在试飞科目最优排序问题中的应用

以试飞科目间总的过渡耗油、耗时最省为性能指标，应用基于生物界自然选择机制和自然遗传机制的遗传算法，对试飞科目的最优排序问题进行了研究。介绍了遗传算法用于组合优化问题的基本原理和技术方法，根据试飞科目的最优排序问题的特点，构造了适当的适应度函数，对选择算子、交叉算子等进行了改进，充分利用了谝算法的工程性强、应用范围广等特点。仿真计算所得结果表明，应用遗传算法合理安排试飞科目次序，,可节省试飞耗油、耗时、减少试飞成本，提高试飞效率。     

基于能量最优的敏捷遥感卫星在轨任务规划

针对敏捷遥感卫星对多个离散观测点在轨自主任务规划问题,在考虑姿态运动方程耦合性的基础上,将问题分解为空间资源调度问题和连续最优控制问题,进而提出了一种结合伪谱法和遗传算法的混合求解算法。该算法针对基于行商问题(TSP)模型建立的空间资源调度问题模型,选用二维编码结构对观测顺序和相对观测时间进行实数编码,并采用遗传算法求解观测序列和观测时间;针对判断观测时间可行性时涉及的时间最优控制问题、以及姿态转移过程中涉及的最小能量消耗问题,将其归结为连续最优控制问题,并基于Gauss伪谱协态变量映射定理,采用Gauss伪谱法进行求解。通过与基于单纯遗传算法的规划算法进行对比试验,本文所提出的基于伪谱法和遗传算法的混合求解策略针对目标问题,在典型工况下姿态转移过程中能量消耗降低60%。