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无人机蜂群作战任务规划研究现状与展望

火力与指挥控制 2024年第1期49卷 1-15页

作者：孙彧潘宣宏戴定成杨杰解学昊海军指挥学院南京210000 解放军31102部队南京210000

无人机具有低成本、无伤亡、操作简便、灵活可靠等作战优势,在多次局部冲突中大放异彩,而无人机蜂群是一种以大量无人机为基础节点的新型作战样式,近年来受到各军事强国的持续关注。任务规划作为无人机蜂群遂行作战任务的核心,也是其发... 详细信息

无人机具有低成本、无伤亡、操作简便、灵活可靠等作战优势,在多次局部冲突中大放异彩,而无人机蜂群是一种以大量无人机为基础节点的新型作战样式,近年来受到各军事强国的持续关注。任务规划作为无人机蜂群遂行作战任务的核心,也是其发挥作战能力的关键之一。阐述了无人机蜂群作战任务规划的基本概念和流程,着重从任务分配和航迹规划两个方面,分析了任务规划模型和约束条件,对比了各类典型方法的优缺点,并从场景构设、规划模型、规划要素、推演评估、规划模式等5方面阐述了无人机蜂群作战任务规划的关键问题及发展趋势,对无人机蜂群的作战样式探索和任务规划研究具有参考借鉴意义。

关键词：无人机蜂群作战任务规划任务分配航迹规划研究现状

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基于时间地理学的带时间窗车辆路径问题建模

指挥与控制学报 2024年第2期10卷 238-243页

作者：李奇秦大国李稀媛李瑞航天工程大学航天指挥学院北京101416 解放军63611部队库尔勒841001 北京电子工程总体研究所北京100854 空军指挥学院战略战役系北京100097

为实现火力高效机动分配,针对带时间窗车辆路径问题,引入时间地理学的概念,在二维平面的基础上增加时间作为第三维度,建立描述移动对象时空可达性的优化模型。对导弹防御这类时敏强的作战场景通过时空棱柱进行表达和分析,形成时空路径,... 详细信息

为实现火力高效机动分配,针对带时间窗车辆路径问题,引入时间地理学的概念,在二维平面的基础上增加时间作为第三维度,建立描述移动对象时空可达性的优化模型。对导弹防御这类时敏强的作战场景通过时空棱柱进行表达和分析,形成时空路径,进而配置作战资源,协同打击时序,为指挥控制中涉及的机动作战问题提供必要的决策支撑。

关键词：时间地理学车辆路径问题时间窗时空棱柱时空路径

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加性一致性驱动的勾股模糊偏好决策方法

陆军工程大学学报 2024年第1期3卷 43-49页

作者：朱江方冰高勇黄湘远陆军指挥学院江苏南京210045 75841部队湖南长沙410000

为进一步完善和发展传统偏好决策理论,在直觉模糊偏好关系加性一致性概念的启发下,构建了两个可与勾股模糊偏好关系(Pythagorean fuzzy preference relations, PFPRs)相互转化的传统模糊偏好关系,并在此基础上定义了PFPRs的加性一致性测... 详细信息

为进一步完善和发展传统偏好决策理论,在直觉模糊偏好关系加性一致性概念的启发下,构建了两个可与勾股模糊偏好关系(Pythagorean fuzzy preference relations, PFPRs)相互转化的传统模糊偏好关系,并在此基础上定义了PFPRs的加性一致性测度,设计了加性一致性驱动的勾股模糊偏好决策方法,通过具体实例对所提勾股模糊偏好决策方法的有效性和合理性进行了数值验证。理论分析和数值验证结果表明,所提加性一致性驱动的勾股模糊偏好决策方法具有结构清晰、计算量可控、逻辑性和可操作性强、决策结果合理有效等优点。

关键词：加性一致性勾股模糊偏好关系勾股模糊集优先权导出

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当前强化合成营参谋队伍建设方法探析

政工学刊 2024年第7期 42-43页

作者：赵海军赵奎陆军指挥学院 71622部队

新编制体制下,陆军合成营参谋队伍是营队高效运行的组织保证,发挥着搜集掌握各类情报资料、辅助营指挥员决策和协调控制分队行动等重要作用,对合成营战斗力生成具有重要的现实意义。根据近期调研,着眼当前参谋队伍选拔、培养、考评、使... 详细信息

新编制体制下,陆军合成营参谋队伍是营队高效运行的组织保证,发挥着搜集掌握各类情报资料、辅助营指挥员决策和协调控制分队行动等重要作用,对合成营战斗力生成具有重要的现实意义。根据近期调研,着眼当前参谋队伍选拔、培养、考评、使用等存在的矛盾问题,感到迫切需要在育人才、强素质、抓考评上下功夫。一是聚焦人才支撑,科学择优选任。

关键词：情报资料考评战斗力生成高效运行协调控制方法探析

面向动态毁伤概率和目标价值的武器目标分配方法

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火力与指挥控制 2024年第2期49卷 138-143页

作者：林雕朱燕杨剑陆军指挥学院南京210045 解放军61175部队南京210046 信息工程大学郑州450052

面向毁伤和目标价值动态变化条件下的大规模武器目标动态分配问题,提出了一种基于深度强化学习的武器目标分配求解方法。该方法采用双神经网络结构,基于武器目标分配目标函数设计了一套简单、直观的状态与奖励建模方法。通过仿真实验对... 详细信息

面向毁伤和目标价值动态变化条件下的大规模武器目标动态分配问题,提出了一种基于深度强化学习的武器目标分配求解方法。该方法采用双神经网络结构,基于武器目标分配目标函数设计了一套简单、直观的状态与奖励建模方法。通过仿真实验对所提方法进行了验证,结果表明,所提方法能够较快实现收敛,且整体毁伤和计算效率上优于基于粒子群的方法。所提方法能够有效应对毁伤概率和目标价值动态变化条件下的武器目标分配问题,说明了其良好的拓展性。该方法可应用于作战任务规划、仿真单元自动交火等场景下的武器目标分配快速求解。

关键词：武器目标分配深度强化学习动态毁伤动态目标价值

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群体控制的媒介干预模型

数学的实践与认识 2024年第1期54卷 140-151页

作者：杜勇郝立君张月娟武警后勤学院基础部天津300309

为了全面模拟对抗性人群行为,控制策略的效能评估是必不可少的.建立群体控制的媒介干预模型,通过引入社会不满模型和情绪模型,揭示媒介干预下个体行为由聚集到逃离的心理机制和行为规律.在粒子群算法中对粒子个体受力分析,仿真结果能够... 详细信息

为了全面模拟对抗性人群行为,控制策略的效能评估是必不可少的.建立群体控制的媒介干预模型,通过引入社会不满模型和情绪模型,揭示媒介干预下个体行为由聚集到逃离的心理机制和行为规律.在粒子群算法中对粒子个体受力分析,仿真结果能够体现控制策略与控制效果的关系.参数分析表明,媒介属性与驱散率呈正比;媒介放置队形中间位置,驱散率大于两侧位置;个性特征值越大驱散率越低.最后设计仿真实验,验证建立模型的有效性.模型可以对群体控制策略进行效能评估,为控制人群提供一定决策支持.

关键词：群体控制情绪模型媒介干预粒子群算法

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警务合成作战智能化预案指挥模式构建研究

火力与指挥控制 2024年第4期49卷 6-17页

作者：刘志勇中国人民警察大学警务指挥学院河北廊坊065000

警务合成作战预案指挥是基于人工智能手段与智能化预案为指导,对警务资源进行的高效配置与组织领导活动,具有长程持续性、迭代对抗性、精确针对性与适应成长性的特点。其运行过程遵循效能逻辑、体系逻辑、精准逻辑与智能逻辑,以满足高... 详细信息

警务合成作战预案指挥是基于人工智能手段与智能化预案为指导,对警务资源进行的高效配置与组织领导活动,具有长程持续性、迭代对抗性、精确针对性与适应成长性的特点。其运行过程遵循效能逻辑、体系逻辑、精准逻辑与智能逻辑,以满足高效、安全、精准与智能的现实需求。其内在遵循程序科学性的“规则推理”机理、内容科学性的“案例推理”机理及判断科学性的“交互演化”机理,以满足科学性的现实需求;在上述界定、逻辑与机理支撑下,形成了以智能化预案(案例)库为主的智能化预案指挥资源的构建,以精确识别与及时推送为主的智能化预案指挥手段构建,以分析、判断与决策为主的智能化预案指挥主体能力构建,以及以执行、反馈与进化智能化预案指挥客体构建的智能化预案指挥模式,以期推动警务合成作战预案指挥模式的优化,提升公安机关防范与化解重大风险的能力。

关键词：警务合成作战智能化预案指挥指挥模式构建

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数据恶劣条件下的辐射源个体识别方法综述

海军航空大学学报 2024年

作者：闫文君段可欣凌青李春雷黄丽海军指挥学院 92038部队海军航空大学 91422部队

文章主要针对数据恶劣条件下的辐射源个体识别方法进行了分析对比。总结了包括不平衡、错标签、小样本和弱标注4种情况下的个体识别方法，探讨辐射源特征提取方法的优点和局限性，对方法中作为技术关键和难点的特征提取方法也进行了概... 详细信息

文章主要针对数据恶劣条件下的辐射源个体识别方法进行了分析对比。总结了包括不平衡、错标签、小样本和弱标注4种情况下的个体识别方法，探讨辐射源特征提取方法的优点和局限性，对方法中作为技术关键和难点的特征提取方法也进行了概括，并指出深度学习在深度特征提取上的优势以及在辐射源个体识别领域的广泛应用前景，以期对各种情况下的辐射源个体识别方法做出较为全面的补充。

关键词：辐射源个体识别不平衡识别小样本识别深度学习

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基于稀疏矩阵结构的特征选择算法现状研究

信息网络安全 2024年第3期24卷 352-362页

作者：钟静方冰朱江中国人民解放军陆军指挥学院南京211899

在信息时代,数据获取方式简单快捷,使得数据量呈指数型增长。然而这些数据往往是多源高维的,增加了模型的复杂度,容易造成模型过拟合,并且数据中存在的冗余特征会降低模型分类精度。特征选择算法旨在通过去除不相关、冗余或嘈杂的特征,... 详细信息

在信息时代,数据获取方式简单快捷,使得数据量呈指数型增长。然而这些数据往往是多源高维的,增加了模型的复杂度,容易造成模型过拟合,并且数据中存在的冗余特征会降低模型分类精度。特征选择算法旨在通过去除不相关、冗余或嘈杂的特征,从原始特征中选择一小部分最有效特征,达到降维的效果。目前特征选择算法种类繁多,其中,基于稀疏矩阵结构的特征选择算法由于具有模型简单易懂和易求解的特点而被学者们广泛关注。本文归纳总结了基于稀疏矩阵结构的特征选择算法分类,重点介绍了鲁棒特征选择模型和多视图特征选择模型。首先,介绍了基于稀疏矩阵结构的特征选择算法基本框架;然后,介绍了基于稀疏矩阵结构的一般模型、鲁棒特征选择模型、多视图的特征选择模型,比较了它们在解决目前特征选择算法研究难点中存在的优势和不足;最后,对基于稀疏矩阵结构的特征选择算法进行了总结。文章阐明了理论研究中存在的问题和难点,探讨了基于稀疏矩阵结构的特征选择算法发展思路。

关键词：稀疏矩阵结构特征选择降维分类