基于自适应动态规划的反高超武器微分对策制导律

随着各国高超声速技术的武器化进程加快,对反高超声速武器拦截技术的研究也不断深入,高超声速 武器高速度、大范围主动博弈突防的拦截制导问题成为拦截制导律设计领域的研究热点。针对具有主动博弈突防能力的高超声速目标拦截场景进行微分对策问题建模,并采用基于双启发式的自适应动态规划算法,对连 续非线性系统的微分对策纳什均衡解进行求取;通过 Matlab数字仿真对设计的拦截制导方法进行验证。结果 表明:相较于最优滑模制导律,基于自适应动态规划的微分对策制导律对目标的逃逸机动具有更强的适应性, 能够获得更高的拦截精度。     

现代空战机动决策研究

将影响图和对策论引入到现代空战机动决策中,提出了考虑交战双方对抗的n步连续机动决策的多级影响网对策决策模型。首先,确定现代空战飞机相关数学和运动模型;其次,将大规模群集空战转化为多个小集团作战;在此基础上,依据协同的原则,又将小集团作战转化为多个一对一空战,然后运用多级影响图对策理论解决一对一空战。空战仿真结果表明该模型的有效性。     

基于博弈交叉效率DEA的装备设计方案评审

基于数据包络分析构建了可以处理效益型、成本型和固定型3种类型指标的多属性综合评价方法.通过引入交叉效率以使评价对象自评与互评相结合,解决了数据包络分析用于多属性综合评价时评价标准不一致的问题;在此基础上,通过引入博弈交叉效率,采取在其它评价对象提升自身效率的同时,被评对象也不断改善效率的策略,弥补了数据包络分析用于多属性综合评价时评价结果不唯一的缺陷,并提升了评价结果的区分度和合理性.通过算例对该方法进行了验证,并将该方法应用于装备设计方案评审,结果表明其能够较好的解决方案的评价排序和择优问题.     

特大型工程项目评价的现代思维

NPV法作为工程项目评价的方法已被越来越多决策者所质疑,特别对于具有极其复杂的社会内涵价值的特大型工程项目,用NPV法来评价时存在诸多缺陷。为弥补传统评价方法的不足,也为提高特大型工程项目评价质量,一种更加贴近现实环境的工程项目评价方法亟待建立。文章以期权博弈理论为基石,结合风险规避和互动公平理论对工程项目进行评价,并在此基础上提出面对特大型工程项目评价的互动评价原则。     

自主空战机动决策方法综述

自主空战机动决策是基于数学优化、人工智能等方法,模拟飞行员空战决策,自动生成飞行控制指令的过程。它在空战仿真、飞行员辅助决策和无人战斗机自主飞行等领域广泛运用。根据求解思路的不同,综合论述了两类自主空战机动决策方法:针对基于对策的空战决策方法,阐述了从追逃对策到双目标对策的发展脉络和内在联系,并着重分析了两类重要的双目标对策模型——矩阵对策和影响图对策;针对基于人工智能的空战决策方法,系统论述了基于专家系统的机动决策、基于遗传学习系统的机动决策、基于人工免疫系统的机动决策和基于神经网络的机动决策,明确了各种决策的建模方法、适用条件、改进途径等问题。总结了各个空战机动决策方法的优点及不足,指出了自主空战机动决策的进一步研究思路。     

自适应动态规划算法在飞行器追逃中的应用

针对飞行器追逃对抗的二人零和微分对策问题,提出基于数据的积分策略迭代自适应动态规划算法,以求解数学模型未知系统的控制律.该算法利用固定时段内有效的状态和输入信息,建立数据模型,并对其进行基于值函数和控制策略的算法迭代,在平面拦截系统完全未知的情况下得到追逃双方的近似最优策略.仿真结果表明,所得到的双方控制策略能在有限界内无限接近最优解,验证了所提出算法的有效性.     

基于成本分析的入侵检测响应模型

运用博弈论及信息安全技术有关理论,提出了一个基于成本分析的入侵响应投资模型,得出在此安全技术配置下博弈双方的最优策略,讨论了入侵响应的纳什均衡解,并通过成本分析从理论和实践两方面验证了此模型的合理性.针对现有入侵响应系统中不计成本就进行响应的问题,引入入侵损失和响应成本,通过比较二者关系,分析了系统管理员进行响应的条件成本,从而给出系统管理员灵活调整入侵响应的自适应策略,提高信息系统的安全性及抵抗攻击的能力,且避免不必要的资源浪费,实现信息保护和资源可用之间的平衡.      

基于博弈论的8自由度整车悬架参数优化设计

建立了包含座椅垂直振动、车身垂直、仰俯、侧倾振动以及4个车轮垂直振动的整车8自由度悬架物理模型,并应用达朗伯尔原理建立其动力学方程,使用Matlab／Simulink软件对A,B,C不同等级路面激励进行时域模拟仿真。通过模态叠加法对方程进行求解,得到了整车的模态特性和3种路面激励输入下各个自由度位移、速度、加速度等振动响应量。在悬架参数的设定范围内,分析了座椅、悬架、车轮等的刚度、阻尼参数变化对车辆行驶性能的影响;根据博弈论,对多目标优化模型进行博弈分析．利用Stackelberg寡头博弈对多目标优化模型进行求解,计算结果表明,车辆的乘坐舒适度和对路面的损坏等性能指标均有所改善。     

遗传模拟退火算法在机动逃逸策略中的应用

针对垂直平面内的机动逃逸策略问题,提出将遗传算法与模拟退火算法相结合的方法———遗传模拟退火算法,能够实现逃逸者的机动逃逸策略,解决了在大状态空间中的全局最优搜索和评价问题,为处理复杂的决策过程提供了一套有效的途径。通过仿真结果表明,基于遗传模拟退火算法的机动策略能够有效地实现逃逸者的机动逃逸。     

半直接配点法在航天器追逃问题求解中的应用

采用半直接配点法求解时间固定两航天器追逃问题,提出一种新的数值求解追逃双方最优控制策略的方式,避免了求解非线性两点边值问题。在两航天器均为连续小推力假设条件下,以终端距离为支付函数,给出了半直接配点法求解此追逃问题的过程。在此数值方法中,根据半直接转换将微分对策问题转化为一个最优控制问题,由Gauss-Lobbato配点法最终将此最优问题转化为非线性规划问题,继而通过序列二次规划方法求解。这种半直接配点法避免微分对策问题最优策略的必要条件(两点边值问题)求解,并且数值稳定性好。数值仿真给出了追逃双发的最优控制策略和相应的追逃轨迹。