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联合火力打击中的多目标组合排序算法

兵工学报 2020年第12期41卷 2570-2578页

作者：刘昊谢鹏李玥国防大学联合作战学院河北石家庄050003 陆军工程大学石家庄校区河北石家庄050003

针对联合火力打击中的目标排序问题,建立多目标组合火力打击排序数学模型。通过对比和借鉴同类的体系评估算法,设计基于信息流循环效率的多目标组合排序算法,研究多目标组合在联合火力打击中的体系价值及在火力打击排序中的规律特点;按... 详细信息

针对联合火力打击中的目标排序问题,建立多目标组合火力打击排序数学模型。通过对比和借鉴同类的体系评估算法,设计基于信息流循环效率的多目标组合排序算法,研究多目标组合在联合火力打击中的体系价值及在火力打击排序中的规律特点;按照固定目标组合和动态目标组合方式分别设计仿真模型,提出并验证联合火力打击目标排序的基本原则。实验结果表明:基于信息流循环算法的多目标组合排序符合联合火力打击的目标排序战场需求,具备战场普遍性和应用性。

关键词：联合火力打击多目标组合排序超网络信息流循环算法损失函数

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联合火力打击战法策略的智能进化方法研究

兵器装备工程学报 2021年第9期42卷 189-195页

作者：邢岩刘昊李保硕沈阳航空航天大学电子信息工程学院沈阳110000 国防大学联合作战学院石家庄050000 31696部队参谋部辽宁锦州121000

提出了基于智能算法的火力打击战法策略优化方法。该方法突破常规人工智能算法的神经网络和强化学习范式结构,利用智能体和种群的双层构造和对抗推演中的反馈评分实现智能体的智力提升,通过群体进化和复杂系统涌现达成战法策略的优化。... 详细信息

提出了基于智能算法的火力打击战法策略优化方法。该方法突破常规人工智能算法的神经网络和强化学习范式结构,利用智能体和种群的双层构造和对抗推演中的反馈评分实现智能体的智力提升,通过群体进化和复杂系统涌现达成战法策略的优化。实验结果表明:总体效果优于常规的遗传算法和对抗进化算法,设计思想能够迁移到诸多研究领域,具备应用性和扩展性。

关键词：联合火力打击任务规划多智能体协同进化智能决策

基于智能对抗进化的联合火力打击任务规划方法

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兵工学报 2019年第6期40卷 1287-1296页

作者：刘昊张策丁文韬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

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... 详细信息

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。

关键词：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

随机组合约束下的联合火力打击弹药需求预测模型

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兵工学报 2019年第8期40卷 1716-1724页

作者：薛辉王源张天鹏刘铁林陆军工程大学石家庄校区装备指挥与管理系河北石家庄050003 空军石家庄飞行学院河北石家庄050071 国防大学联合作战学院联合参谋系河北石家庄050084

针对联合火力打击背景下弹药需求预测难的问题,基于武器装备对抗的损失交换比确定不同装备打击不同目标的有效战斗力指数,将有效战斗力指数大小作为衡量敌方目标对我方装备威胁度高低的评判标准,为弹药需求预测提供基本依据。按照对敌... 详细信息

针对联合火力打击背景下弹药需求预测难的问题,基于武器装备对抗的损失交换比确定不同装备打击不同目标的有效战斗力指数,将有效战斗力指数大小作为衡量敌方目标对我方装备威胁度高低的评判标准,为弹药需求预测提供基本依据。按照对敌最大毁伤原则,建立以最大综合战斗力指数为目标函数的联合火力打击弹药需求预测模型。根据弹药需求量的影响因素设定多种约束条件,结合作战实际及战场态势对约束条件进行随机组合,并运用智能优化算法求解模型。结果表明:该方法合理有效、可操作性强,符合联合火力打击特点,实现了装备-弹药-目标最优编组模式下的弹药需求预测,为未来高技术战争的弹药需求预测开拓了新思路。

关键词：联合火力打击弹药需求战斗力指数损失交换比组合约束智能优化算法

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基于体系破击的联合火力打击目标价值评估

系统工程与电子技术 2020年第12期42卷 2802-2810页

作者：刘昊邢岩吴世杰国防大学联合作战学院河北石家庄050086 沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳110136 辽宁省军区辽宁沈阳110032

针对体系破击战法中的目标选择问题,设计了适用于多属性指标融合的熵权理想点法。并从超网络体系架构出发,设计了以信息流循环效率为评估标准的目标体系价值评估算法。针对联合火力打击多目标同步打击特点,设计了目标组合的体系价值评... 详细信息

针对体系破击战法中的目标选择问题,设计了适用于多属性指标融合的熵权理想点法。并从超网络体系架构出发,设计了以信息流循环效率为评估标准的目标体系价值评估算法。针对联合火力打击多目标同步打击特点,设计了目标组合的体系价值评估算法。在上述算法基础上实现了目标多属性评估,以及基于单目标和目标组合的体系价值评估。实验分析表明,该方法能够快速实现联合火力打击目标的价值量化评估,并且用量化数据验证了联合火力打击中应遵循的3条基本原则,结合目标属性表和体系关联网络找到体系破击的关键目标或目标组合,输入条件简单易行,具备工程应用的基础条件。

关键词：联合火力打击目标价值评估体系破击超网络信息流循环算法

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联合火力打击中攻击机及时出动概率分析

空军工程大学学报（自然科学版） 2008年第2期9卷 22-26页

作者：阳曙光欧阳才超李为民空军工程大学导弹学院陕西三原713800 解放军炮兵学院安徽合肥230133

对时敏目标的打击中,攻击机及时出动概率很大程度上决定了其任务完成概率。首先,给出了攻击机"及时出动"的含义,推导了其统计概率计算公式;然后,简要分析了协同式和一体化联合火力打击中攻击机的出动过程,得到了其出动时间的期望值和最... 详细信息

对时敏目标的打击中,攻击机及时出动概率很大程度上决定了其任务完成概率。首先,给出了攻击机"及时出动"的含义,推导了其统计概率计算公式;然后,简要分析了协同式和一体化联合火力打击中攻击机的出动过程,得到了其出动时间的期望值和最大值;最后,基于攻击机出动时间与打击窗口的关系,计算了多种情况下攻击机及时出动的概率。研究结果对于攻击机遂行时敏目标打击任务具有一定的指导意义。

关键词：联合火力打击时敏目标攻击机概率

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联合火力打击目标分配

空军工程大学学报（自然科学版） 2009年第3期10卷 50-54页

作者：欧阳才超李为民阳曙光解放军炮兵学院安徽合肥230031 空军工程大学导弹学院陕西三原713800 国防大学战役教研部北京100091

目标分配是联合火力打击指挥决策的核心内容,但是构建合理、可信的联合火力打击目标分配模型是相当复杂和困难的。根据联合火力打击循环过程的分析,设定了目标分配优化的时间周期;综合红蓝双方情况以及战场态势更新,建立了目标分配的思... 详细信息

目标分配是联合火力打击指挥决策的核心内容,但是构建合理、可信的联合火力打击目标分配模型是相当复杂和困难的。根据联合火力打击循环过程的分析,设定了目标分配优化的时间周期;综合红蓝双方情况以及战场态势更新,建立了目标分配的思维机制;在将整个作战空间划分为网格、降低目标分配复杂性的基础上,结合基本输入变量以及各约束条件的量化表达式,构建了目标分配的线性规划模型;最后,利用算例进行了验证性分析。该模型为联合火力打击目标分配优化、制定作战方案提供了定量分析工具。

关键词：联合火力打击目标分配 ATO

联合火力打击协同式指挥控制模式及其军事概念建模

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电光与控制 2008年第2期15卷 1-4页

作者：阳曙光时剑李为民空军工程大学导弹学院陕西三原713800

基于平台中心战和网络中心战思想,简要分析了联合火力打击两种指挥控制模式的优缺点;结合作战任务简要构想,以平台中心战为基础,借鉴网络中心战的思想提出了联合火力打击的协同式指挥控制模式,并分析了其特点;利用IDEF0建立了联合火力... 详细信息

基于平台中心战和网络中心战思想,简要分析了联合火力打击两种指挥控制模式的优缺点;结合作战任务简要构想,以平台中心战为基础,借鉴网络中心战的思想提出了联合火力打击的协同式指挥控制模式,并分析了其特点;利用IDEF0建立了联合火力打击协同式指挥控制的军事概念模型。

关键词：联合火力打击协同作战指挥控制概念模型网络中心战

基于多级协同MOEA/D的联合火力打击目标分配方法

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系统仿真学报 2018年第8期30卷 2942-2949页

作者：陈晖马亚平国防大学公共平台中心北京100091

将不同火力打击资源进行组合,并分配给打击目标,是筹划联合火力打击作战需要解决的关键问题之一。针对联合火力打击目标分配问题的特点,综合考虑打击顺序、毁伤等级、威胁、效费比、战损等因素,建立了联合火力打击目标分配问题的多目标... 详细信息

将不同火力打击资源进行组合,并分配给打击目标,是筹划联合火力打击作战需要解决的关键问题之一。针对联合火力打击目标分配问题的特点,综合考虑打击顺序、毁伤等级、威胁、效费比、战损等因素,建立了联合火力打击目标分配问题的多目标优化模型。将MOEA/D和多级协同进化框架相结合,提出利用多级协同MOEA/D算法求解目标分配的多目标优化模型,并设计了相关的遗传进化机制。仿真结果表明,所提出的算法具有良好的收敛性和均匀性。

关键词：联合火力打击目标分配多级协同进化多目标分解进化