基于智能对抗进化的联合火力打击任务规划方法
Joint Fire Attack Mission Planning Method Based on Intelligent Confrontation Evolution作者机构：国防大学联合作战学院河北石家庄050000 国防大学研究生院北京100091
出 版 物：《兵工学报》 (Acta Armamentarii)
年 卷 期：2019年第40卷第6期
页 面：1287-1296页
核心收录：
学科分类：11[军事学] 110401[军事学-合同战术学] 1104[军事学-战术学]
主 题：联合火力打击 任务规划 智能对抗进化 遗传算法 超网络 观察-判断-决策-打击循环 人工智能
摘 要：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。
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