不确定环境下装备指挥决策的智能推理与优化方法研究

发布时间：2020-03-27 22:49

【摘要】：信息化技术凭借其强大的生命力实现了对军事领域的全方位渗透,对现代战争产生了深刻影响,使得武器装备、部队编成、战争观念以及指挥方式等都发生了巨大变化。在此背景之下,传统的依赖指挥员偏好和知识的经验式决策方法,已经不能适应信息化战争全纵深、非线性、全要素和快节奏的作战需求,必须在分析装备指挥决策特点的基础上,引入现代信息技术、智能方法和决策模型,对结构复杂、规模庞大以及目标多元的装备指挥决策问题作出准确分析和科学判断,从而不断适应联合作战条件下战场态势信息瞬息万变的局面。论文将不确定环境下的装备指挥决策作为应用背景,针对决策过程中所面对的装备决策数据不完备、目标毁伤概率不固定以及指挥员偏好信息不精确等一系列不确定因素,通过粗糙集理论、军事运筹学、智能进化算法与模糊多准则群决策技术等相关理论和方法,构建了装备规则提取—武器单装运用—装备组合优化—装备方案优选—敏捷仿真实验的具有反馈效应的装备指挥决策闭环优化分析框架,从而为作战指挥员科学制定武器装备运用方案,以及有效提高武器装备系统整体作战效能提供辅助决策和平台支持。论文的主要研究内容和取得的成果可以概括为以下四个方面:(1)构建了不确定环境下面向装备指挥决策的闭环优化分析框架。针对装备指挥决策的时效性、精确性和协同性作战需求,提出了不确定环境下面向装备指挥决策的闭环优化分析机制。根据优化框架的逻辑流程,关键技术和突破途径共包括四个部分:基于RS理论和模糊逻辑的两阶段装备智能决策方法,基于群体进化算法的武器装备组合规划与优化方法,基于多准则群决策的装备运用方案优选方法,以及面向武器装备指挥决策反馈的敏捷仿真理论与技术。(2)提出了基于RS理论和模糊逻辑的两阶段装备智能决策方法。针对不完备信息条件下的武器装备单装运用问题,构造了包含规则提取和模糊推理两个阶段的装备智能决策方法,从而提高装备指挥决策的自动化水平。在第一阶段,该方法首先采用最大概率值法实现缺失属性值的补齐操作,同时应用基于正区域的属性约简算法获取装备决策表的核心属性,然后利用LEM2规则提取算法学习装备指挥决策的模糊规则。在第二阶段,构建以作战目标特征数据为输入量,以武器装备决策类型为输出量的Mamdani型模糊推理系统,并根据第一阶段提取的模糊规则得到最终的装备决策结果。(3)提出了一种自适应Memetic算法对装备组合优化问题进行求解。在综合考虑四类约束条件的基础上,建立了装备组合优化问题的非线性整数规划模型;然后设计了一种满足交战约束条件的整型个体编码方式,松弛了装备组合优化模型中较难满足的交火可行性约束;最后在自适应Memetic算法框架下,采用自适应免疫遗传算法作为全局搜索机制,加快种群的收敛速度,同时在进化种群的每次迭代过程中嵌入基于Swap邻域结构的变邻域搜索方法,利用VNS/rand/Nr策略对每代全局的随机个体进行邻域搜索,提高了算法跳出局部最优解的能力。(4)提出了基于直觉模糊VIKOR法的装备运用方案优选群决策方法。针对作战指挥员权重未知、评价准则权重信息部分已知和完全未知两种情形下的装备方案优选问题,通过定义个体决策矩阵的直觉模糊熵来计算指挥员个体判断信息的不确定程度,进而确定每个作战指挥员的权重值。对于准则权重在一定约束条件下的装备方案排序问题,提出基于离差最大化原则的线性规划模型来求解准则权系数。对于准则权重完全未知的装备方案优选问题,提出基于直觉模糊记分函数的非线性规划模型来求取准则权重。最后通过结合GRA和VIKOR的混合多准则群决策方法实现了待选装备方案的排序和择优。此外,为了提高作战仿真系统与装备指挥决策支持系统的动态集成能力,在充分借鉴国际上典型作战分析仿真系统的结构框架基础上,论文构建了面向装备指挥决策反馈的敏捷仿真系统体系架构。主要从装备决策仿真引擎、装备决策建模方法和装备决策数据交互三个角度论述了这种体系架构所拥有的敏捷特性,其中重点介绍了实现MSDL与C-BML相互集成的两种途径和方法,从而提高作战想定的可重用性和不同系统之间的互操作性。
【图文】：

计算结果说明适应度值20.802确实为全局最优值（见图4.7），从而证明了本文所提算法的有效性和可靠性。虽然LINGO软件编程简单，，计算能力也比较强，但它在求解大规模组合优化问题时面临着参数输入的困难，而且在规定时间内无法给出一个高质量的可行解。图4.7应用LINGO软件获取地基协同防空作战问题的全局最优解4.4.2.2 AMA 算法自适应调节策略分析为了克服传统进化算法容易早熟收敛和陷入局部最优等缺陷，本文在提出的AMA算法中引入了参数自适应调节策略，用于对交叉概率pc和变异概率pm这两个控制变量进行自动调整，从而提高整个算法的全局寻优能力，保证最终输出解的质量。根据节4.3.2中的描述，自适应调节机制建立在抗体个体的适应度值和当前种群的成熟度之上
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;E27

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本文编号：2603504