面向陆军分队级CGF的武器目标分配问题研究

来源 :国防科学技术大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhonghuiling2009
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随着计算机生成兵力(Computer Generated Forces,CGF)在作战仿真系统中的广泛应用,CGF行为建模技术发挥了越来越重要的作用。在实际作战过程中,以当前战场态势为输入,特定交战规则为约束的武器目标分配(Weapon Target Assignment,WTA)问题是指挥员必要的决策行为之一。因此CGF的武器目标分配模型是作战仿真系统中CGF决策行为模型的重要组成部分。对WTA进行有效建模有助于提升行为模型的逼真性与智能性,以及仿真结果的可信性和有效性。本文以陆军分队级作战为应用背景,研究分队级CGF的WTA决策行为建模与优化求解问题,主要包括面向陆军分队作战特点的问题要素提取与模型建立,以及面向高实时、高可靠性实际应用需求的算法改进两方面工作。论文首先对研究问题的背景、意义、以及应用前景进行了论述,在充分掌握国内外研究现状的基础之上,针对性地提出了论文研究的主要内容并简要介绍了论文的组织结构。论文研究的第一个大问题是对陆军分队级要素的提取与WTA模型的建立。陆军分队是陆军作战的基本战术单元,针对其作战特点,通过查阅资料以及与相关军事专家沟通,对陆军分队级作战的各项作战要素进行简化与提取,包括敌情、我情、战场地形、气象等战场环境要素,并分析各要素对模型的影响。在要素提取的基础上,论文根据陆军分队级作战的相关特征,有针对性地对WTA基础模型进行改进,建立了面向陆军分队级的WTA概念模型与数学模型。由于WTA问题本质上是一个多输入、多约束的目标优化问题,论文将对我方资源保存最大、对敌方威胁损伤最大作为目标函数来建立WTA优化模型。论文研究的第二个大问题是对WTA求解算法的研究,针对WTA不可微、有约束条件和高度非线性的特点,论文采用求解复杂优化问题的遗传算法来求解。在求解过程中,对于传统遗传算法存在由选择和变异的盲目性引起的求解效率低、收敛较慢以及由于种群的多样性不足导致算法容易陷入局部最优两个问题,本文在传统遗传算法基础上引入了1V1种群竞争机制、差分变异机制以及粒子群算法更新规则,以降低选择变异的盲目性并有效规避算法陷入局部极小值,提出了面向陆军分队级CGF的基于改进遗传算法的WTA问题求解方法并进行了实验验证。为了验证WTA模型与算法的可行性,论文设计了一个要素完备的陆军分队级作战想定并搭建了简单的实验场景,在想定的战场环境中对面向陆军分队级作战的WTA问题进行描述,并获取相应的模型参数,进而应用论文中提出的改进的遗传算法进行求解。在对实验结果分析的基础上,论文验证了WTA模型及算法的可行性与有效性。论文最后对研究工作进行了总结,并对未来的研究方向和需要关注的问题做出了展望。
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