火力分配

摘要： 针对防空作战火力优化分配中未考虑可射击概率影响防空作战效能的问题,提出一种基于可射击概率约束的火力分配模型。该模型综合考虑可射击概率、空袭强度、火力单元转火时间等多种因素,能够在保证满足可射击概率和联合毁伤概率阈值前提下,优先使用反应快的火力单元拦截飞临时间短的目标,并尽量减少火力资源消耗,为防空系统提供持续作战能力。提出一种基于非线性自适应惯性权重的改进平衡优化器优化算法,对模型进行求解。该算法首先使用Tent混沌映射初始化种群,增强种群多样性;其次引入惯性权重平衡局部搜索和全局搜索能力,有效提高了算法的寻优能力。仿真计算结果验证了所提模型的优点以及优化算法的有效性。

摘要： 近年来,舰艇的防空反导武器系统不断升级,对反舰导弹的作战使用提出了新的要求。针对这一现状,论文从多枚导弹协同打击目标火力运用问题入手,建立了多弹协同火力分配模型和方向协同捕捉概率模型,分析了方向协同捕捉能力对反舰导弹毁伤概率的影响。通过算例仿真得出了基于方向协同捕捉能力的火力分配方案,对反舰导弹协同对海突击提供了理论依据。

摘要： 为了解决坦克分队进攻战斗中的兵力部署和火力协同问题,提出坦克阵地部署模型和坦克火力分配模型,前者解决坦克分队从集结区域到作战区域的兵力分配问题,后者解决坦克接敌后的火力协同问题。针对坦克作战中的对抗特性,建立确定型火力对抗模型,在火力分配模型中体现敌我动态对抗过程。为了求取坦克阵地部署和火力分配最优方案,采取双层迭代策略,底层迭代求解火力分配模型,上层迭代调用底层迭代的结果,寻优坦克阵地部署最优方案。算法方面,基于模型的具体特点和先验知识,对人工蜂群(artifitial bee colony,ABC)算法进行有针对性的设计,提高了算法的收敛速度和收敛精度。仿真实验说明了本文对人工蜂群算法设计的有效性和双层迭代寻优策略的合理性。

摘要： 对空射击有利度评估和排序是进行火力分配的重要依据之一。基于遗传算法提出了一种对空射击有利度分析的方法,采取以目标为中心对火力单元进行排序的方法,通过对空中目标信息和火力单元参数进行赋值,构建了有利度分析模型,给出分析结果,为指挥员提供参考。

摘要： 针对中大规模武器-目标分配(WTA)决策空间复杂度高、求解效率低的问题,该文提出一种基于多属性决策和深度Q网络(DQN)的WTA优化方法。建立基于层次分析法(AHP)的导弹威胁评估模型,引入熵值法表征目标属性差异,提升威胁评估客观性。根据最大毁伤概率准则,建立基于DQN的WTA分段决策模型,引入经验池均匀采样策略,确保各类目标分配经验的等概率抽取;设计综合局部和全局收益的奖励函数,兼顾DQN火力分配模型的训练效率和决策准确性。仿真结果表明,相较于传统启发式方法,该方法具备在线快速求解大规模WTA问题的优势,且对于WTA场景要素变化具有较好的鲁棒性。

摘要： 联合作战行动中的关键是选择最优火力分配方案,最大化发挥武器系统效能。常规导弹火力分配问题一般视为多目标优化问题进行研究。针对非支配排序遗传算法(NSGA-III)在武器-目标的分配问题中缺少对决策者偏好的衡量这一问题,提出基于R-NSGA-III的常规导弹火力分配模型,根据决策者偏好生成参考点;针对常规导弹存在调度转移和发射前准备时间等特点,采用引入时间成本展现方案开销的方法。通过实验验证模型有效性,运行时间为NSGA-III模型的52%;通过三维散点图进行方案展示,为辅助决策提供有效支撑。

摘要： 火力作战是现代化作战的基本形式,是达成作战目的的重要作战手段.可靠的火力打击是部队完成作战任务的关键环节,而正确的火力打击行动来源于正确的火力打击决策.分析火力分配对于指挥员作出正确的火力打击决策具有重要的指导意义.本文首先对火力分配的概念进行阐述,其次对火力分配问题的相关模型和求解算法进行分析和总结.

摘要： 现代战争中,轰炸机是空面作战打击敌军目标的重要平台,其火力分配问题,即如何分配有限的武器资源使得对敌军的打击程度最大,在作战中至关重要.传统遗传算法用于求解火力分配问题时,在进化过程中会产生许多不满足约束条件的个体,影响算法的搜索寻优效率.针对此问题,本文提出了一种改进的遗传编码方式,将火力分配问题的约束条件与染色体的编码方式结合到一起,相应地改进了选择、交叉和变异算子,并引入一种新的倒位算子以提高算法的局部搜索能力.仿真实例表明,该算法简单快速,与传统遗传算法相比,其求解质量和求解效率大大提高.

摘要： 空地弹药是打击地面目标的重要武器,科学预测其作战弹药消耗量十分重要.针对预测方法存在的目标函数构建不合理、约束条件设置不全面、时间要素缺乏等问题,提出了基于时序打击的空地弹药消耗预测模型.在火力分配方法的基础上,将作战过程分为多个阶段,综合考虑各种因素影响,以目标集合阶段指标完成度、出动架次数、飞机损失数和弹药消耗量的最小值作为目标函数,设置弹药储备、可用架次、飞机最大损失等约束条件,计算最优飞机-弹药-目标分配方案.定义的多要素目标函数有效解决了目标价值难以确定和目标函数组成单一的问题,提出的目标修复、架次损失、目标毁伤效果评估对弹药消耗影响的计算方法,使得预测模型更贴近作战实际.仿真算例结果表明:该方法合理有效、可操作性强,符合空地弹药打击特点,可为作战计划、弹药保障计划的制定提供有益借鉴.

摘要： 根据空舰导弹与岸舰导弹协同对海突击作战的特点,以最大化目标舰艇毁伤价值、最小化攻击机损失和弹药消耗成本为目标函数,以突击目标覆盖、导弹射程、火力资源、毁伤阈值、攻击机作战半径等为约束条件,建立两型反舰导弹协同火力分配模型.利用多目标粒子群算法,对不同被发现概率下两型反舰导弹的火力分配策略进行仿真求解,结果表明,构建的模型和采用的算法能够快速有效得到Pareto前沿解,求解的火力分配方案符合海战场态势,能够为机动岸导与航空兵合同对海突击作战的火力分配决策提供支持.

摘要： 立足于无人机协同作战目标发展带来的新威胁,分析了传统火力分配方式应对空袭的劣势,提出将人工智能技术应用到火力分配中,并以抗击无人机协同作战的集群攻击、忠诚僚机两个模型为例,对智能化火力分配策略进行了研究.通过研究可以看出,人工智能使防空作战在提高系统反应时效性、降低人为因素干扰和处置复杂空情的能力上得到了增强.

摘要： 针对传统火力分配方法存在的不足以及现代火炮的特点,研究了炮兵连火力分配的模型与算法.描述了火炮连火力分配模型,探讨了求解思路.在求解思路基础上,介绍了3种火力分配模式.分析了利用蒙特卡洛仿真方法和黄金分割法搜索得到火炮最优的火力分配方案的算法.结合实例验证了模型和算法的正确性.

摘要： 针对空中态势情报仿真的主要技术,本文提出了多源多目标航迹融合以及多源多目标火力分配算法,该方法增强了仿真系统应用的通用性,使得仿真平台可以灵活地应对各种不同的空中态势.通过优化的UDP协议以及多线程技术来实现分布式仿真系统中的网络交互,确保了数据传输的可靠性和高效性.同时通过在MFC(Microsoft Foundation Classes)框架下利用OpenGL(Open Graphics Library)绘图库为分布式系统提供直观的界面显示.

摘要： 由于陆战场集群目标的特点,需要陆空诸兵种火力多批次打击才能取得满意战果,现有毁伤经验公式算法的限制,只能解决对集群目标一次打击的火力最优分配问题,而不能很好地解决对集群目标多次打击的火力最优分配问题.研究采用遗传算法运算每批次打击各单位目标的毁伤状态,将其结果作为遗传算法的参数进行寻优,建立了多批次打击集群目标的最优火力分配模型.

摘要： 以均匀分布法评定射击效率模型为基础,研究在确定毁伤任务条件下的炮兵连射击最优火力分配问题,提出了满足毁伤指标的最优火力分配模型,可减少完成射击任务的弹药消耗量,并提高炮兵的战场生存能力.

摘要： 为了解决不完全信息空战中的火力分配问题,分析了常规空战火力分配模型,指出了其中的不足,建立了一种改进的火力分配模型。针对不完全信息空战特点,给出了其中关键参数的确定方法。该改进模型可有效利用战机在不完全信息条件下容易获取的有限参数进行火力分配，具有很强的实用性。最后通过典型应用实例验证了模型的有效性。

摘要： 现代战争要使导弹发挥其最大效能，需要选择一种有效的导弹火力分配方法。针对标准遗传算法在解决导弹火力分配问题中存在的不能以概率1收敛及进化时出现退化等情况，提出并实现了一种免疫遗传算法。设计了算法的编码方式，给出了相关的提取疫苗、接种疫苗、免疫选择等免疫算子以及选择、交叉、变异等遗传算算子的具体设计．通过在遗传算法中加入免疫算子，保证了算法以概率1收敛，同时大大提高了算法的寻优性能，实例验证了该算法的可行性，有效性．通过仿真证明，该算法运算速度快、结果精度高，对地面防空火力分配决策研究具有重要的参考价值。

摘要： 火力资源分配是炮兵火力计划的重要内容。该文提出了一种基于匹配搜索算法的炮兵最优火力分配方法。该方法建立在目标区域划分的基础之上,时效性高,简便实用,对各军兵种具有普遍的应用价值。

摘要： 在计算机生成兵力(CGF)的研究中,聚合级仿真实体的火力分配问题是研究的重点内容之一,本文在对三种经典的火力分配模型分析的基础上,通过对火力单位火力运用过程中火力分配规则的提取,提出了一种采用多Agent体系结核对聚合级CGF仿真实体的火力分配进行建模的方法.该方法在很大程度上反映了火力单位内部指挥实体、火力单元以及战场环境三者之间的交互关系,且能够根据战场态势的变化,实现火力的动态分配,由于其良好的可扩展性和计算机实现的便捷性,该方法具有良好的研究应用前景.

摘要： 随着装备和作战理念的快速发展,现代战争逐步向网络中心战转变,更多关注集体的作战效能.网络化火控系统把作战平台和指控系统组成作战网,实时地产生战场态势、指挥信息和军事行动的清晰图像,可最大限度地提高战斗力.本文分析了网络化火控系统提出的时代背景，开展了系统组成、工作流程及运行方式研究，建立网络化火控系统总体架构;通过作战信息需求分析流程及描述方法研究，建立作战信息需求模型;建立了一种符合火力适度要求、能够满足特定策略的分队级别目标火力分配模型;提出了队形控制的关键技术。本文对网络化火控系统的设计与实现有重要参考意义。

摘要： 一种火力发电厂负荷优化分配及AGC快速响应系统，包括RTU远程测控终端，RTU远程测控终端将全厂的AGC负荷指令发送至负荷分配运算服务器，根据AGC负荷指令控制机组输出对应功率；各个机组还与储能模块连接，储能模块经过储能控制系统与负荷分配运算服务器连接，负荷分配运算服务器连接运行状态评估系统，运行状态评估系统获取储能模块及机组的实时数据并进行机组状态评估，负荷分配运算服务器根据评估结果对各机组及储能模块进行负荷分配调整，调整过程中储能控制系统根据实际负荷与AGC负荷指令的差值控制储能模块充放电以响应AGC负荷指令。本实用新型能够实现AGC指令的快速、准确响应，延长机组寿命。

摘要： 本发明公布了一种基于自适应迁移策略BBO算法的舰艇编队火力分配方法，主要解决了舰艇编队火力分配的优化求解问题。所述方法首先建立基于毁伤效能、防御效能以及打击代价的舰艇编队火力分配的数学模型；其次，对舰艇编队火力分配方案进行编码，给定算法的初始参数，设置优化问题的适应度函数；然后，计算种群的迁移率与变异率，执行迁移操作和变异操作；最后，根据适应度选出最优火力分配方案。本发明采用基于自适应学习能力迁移算子的BBO算法求解火力分配问题，具有能很好地克服算法成熟前收敛现象，避免算法陷入局部最优，实时性好等优点。

摘要： 一种合成分队协同火力分配方法，包括以下步骤，步骤一、通过武器识别传感器获取所需数据信息；步骤二、以敌目标对我方的整体威胁度最小，建立上层目标函数；步骤三、以敌目标战场价值生存最小，建立下层目标函数；步骤四、采用双层人工蜂群求解算法，对上层目标函数和下层目标函数进行交叉迭代求解，以得到协同火力分配的最优解；步骤五、根据最优解，对我方分队的每个武器平台分配敌目标进行火力打击。通过双层人工蜂群获得的火力协同分配方案能够使主攻力量和助攻力量之间有效协同，既提高整体的火力打击效能也减少目标对我方的整体威胁，大大提高了我方的整体作战效能。

摘要： 本发明涉及一种基于DQN算法的多目标多弹种多平台的智能火力分配系统，属于智能火力分配技术领域。本发明将DQN算法引入到火力分配中，实现了以最大效费比为目标的分配。

摘要： 本发明涉及一种基于DQN算法的多目标多弹种多平台的智能火力分配方法，属于智能火力分配技术领域。本发明将DQN算法引入到火力分配中，实现了以最大效费比为目标的分配。

摘要： 本发明提供了一种考虑目标分组和打击决心的火力分配方法，同时适用于单类集群目标和多类目标混合编队的集群目标，可考虑导弹的可靠性和突防概率，以及目标所处的复杂地形地貌对火力分配的影响。本发明通过目标之间的距离和弹药毁伤幅员对目标进行分组，组内目标为密集型集群目标，组与组之间为稀疏型集群目标，进而提高火力分配的精度和合理性。基于毁伤决心和总可用弹量设置每个目标的最小用弹量约束，在可用弹量不足的情况下可优先确保对毁伤决心高的目标的毁伤效能。

摘要： 本发明公开了一种基于启发式强化学习的反导防御系统火力分配方法。本发明首先将WTA问题转化为一个多步决策问题，在深度Q网络框架下建立火力分配方法；构建火力单元状态集、目标库和经验池，引入了公平采样策略，确保等概率学习各目标分配经验；引入了基于SA‑PSO的启发式火力分配优化方法对ε‑greedy机制进行改进，通过火力分配优化方法进行单步决策从而获得较优的火力分配经验，提高DQN模型训练效率和决策能力；设计了兼顾快速收敛和全局收益的奖励函数，引导DQN训练过程更加注重全局的整体毁伤概率收益。本发明通过模拟火力分配环境训练DQN模型，利用该模型快速处理中大规模WTA问题，兼具决策的快速性和准确性。

摘要： 本发明公开了面向多对多智能体协同作战场景的火力分配方法及系统，所述方法包括：确定红蓝对抗问题想定，所述红蓝对抗问题想定包括红蓝对抗单元的种类、数量、射击间隔及对抗问题、红蓝双方的目标任务和胜负判断准则；基于语义的想定建模，将所述红蓝对抗问题想定进行结构化抽象，并将博弈对抗问题的图像信息转化为语义信息；基于语义态势认知模块计算火力分配方案，并将所有我方单位指定打击对象；构建语义体系，基于向量化火力打击结果生成火力打击对象决策语义，并执行当前决策指令。本发明尽可能地将火力均匀分配到各个敌方上，使得每一个火力都最大化地得到利用。

摘要： 本申请实施例提供了一种火力分配方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：基于目标区域的横向长度以及纵向深度，确定所述目标区域的射向间隔以及射击距离差；其中，所述射向间隔为在所述目标区域的横向上相邻基准点的间隔，所述射击距离差为在所述目标区域的纵向上相邻基准点的间隔；基于预设损伤概率、所述射向间隔以及所述射击距离差，确定目标火力信息；基于所述目标火力信息对所述目标区域的基准点进行火力分配；其中，所述基准点是基于所述射向间隔以及所述射击距离差确定的。本实施例基于目标火力信息精准地对目标区域的基准点进行合理火力分配，减少受弹不均匀以及弹药浪费的情况发生，有效地对目标区域进行火力打击。

摘要： 本发明提供了一种基于遗传算法的远程空中支援载机目标火力分配方法，根据载机武器配置、武器参数和态势威胁评估结果进行火力分配，计算杀伤每个目标所需各型号武器数量。本发明优化了远程空中支援载机的目标火力分配方法，由于采用了基于遗传算法的火力分配技术方案，运用该方案可使远程空中支援载机利用多种武器打击多个目标时，在消耗较少武器数的同时有效地杀伤敌方目标编队，获得较优作战效果的武器分配方案，解决了传统火力分配方法收敛速度慢且难以获得最优解的技术难题，使远程空中支援载机可以更好的为我方战机提供精确且强大的火力支援。