针对指挥控制(command and control,C2)组织的平台资源动态调度问题,对战场上的突发事件进行了分析,针对平台损毁和任务增加两种突发事件,构建了以最大化任务完成质量和最小化计划调整代价为优化目标的数学模型,并基于非支配排序遗传算...针对指挥控制(command and control,C2)组织的平台资源动态调度问题,对战场上的突发事件进行了分析,针对平台损毁和任务增加两种突发事件,构建了以最大化任务完成质量和最小化计划调整代价为优化目标的数学模型,并基于非支配排序遗传算法设计了多目标优化模型的求解方法。仿真实验表明,所构建的C2组织平台资源动态调度模型及求解方法能够有效应对战场上的突发事件,能够为决策者提供多个有效的平台资源动态调度方案。展开更多
为了解决复杂多变战场环境下指挥控制(command and control,C2)组织资源调度敏捷性不足的问题,将Holonic控制理论引入C2组织的设计领域,研究Holonic-C2组织的资源调度问题。首先,对基于Holonic理论的C2组织Holon单元进行定义,给出Holoni...为了解决复杂多变战场环境下指挥控制(command and control,C2)组织资源调度敏捷性不足的问题,将Holonic控制理论引入C2组织的设计领域,研究Holonic-C2组织的资源调度问题。首先,对基于Holonic理论的C2组织Holon单元进行定义,给出Holonic-C2组织的基本结构;其次,对Holonic-C2组织的决策权限进行分析,给出决策模式的划分及确定方法;最后,研究在不同决策模式下Holon单元资源调度及针对不确定性事件的动态调度方法,建立集中与协作相结合的资源调度和调整机制。展开更多
针对指挥信息系统(command,control,communications,computers,intelligence,surveillance and reconnaissance,C4ISR)服务部署分散、作战平台计算/存储资源有限、演化实时性要求高的特点,基于分层结构设计了系统状态分布式监控与演化...针对指挥信息系统(command,control,communications,computers,intelligence,surveillance and reconnaissance,C4ISR)服务部署分散、作战平台计算/存储资源有限、演化实时性要求高的特点,基于分层结构设计了系统状态分布式监控与演化总体架构,并在该架构下提出了一种服务部署方案层级动态调整方法。通过定义信息流转长度与方案调整代价设计了服务部署调整方案的数学优化模型,针对部署方案中同时包含服务部署位置和信息流转路径的特点,将成对交换思想、最短路径规划与m-best策略相结合提出了一种贪心求解算法,以实现调整方案的快速生成。实验证明,该方法能够在保证系统信息流转效能的同时有效控制系统的演化范围,适用于执行任务过程中服务部署方案的敏捷调整。展开更多
The formation of the manned aerial vehicle/unmanned aerial vehicle(MAV/UAV) task coalition is considered. To reduce the scale of the problem, the formation progress is divided into three phases. For the task clusterin...The formation of the manned aerial vehicle/unmanned aerial vehicle(MAV/UAV) task coalition is considered. To reduce the scale of the problem, the formation progress is divided into three phases. For the task clustering phase, the geographical position of tasks is taken into consideration and a cluster method is proposed. For the UAV allocation phase, the UAV requirement for both constrained and unconstrained resources is introduced, and a multi-objective optimal algorithm is proposed to solve the allocation problem. For the MAV allocation phase, the optimal model is firstly constructed and it is decomposed according to the ideal of greed to reduce the time complexity of the algorithm. Based on the above phases, the MAV/UAV task coalition formation method is proposed and the effectiveness and practicability are demonstrated by simulation examples.展开更多
文摘针对指挥控制(command and control,C2)组织的平台资源动态调度问题,对战场上的突发事件进行了分析,针对平台损毁和任务增加两种突发事件,构建了以最大化任务完成质量和最小化计划调整代价为优化目标的数学模型,并基于非支配排序遗传算法设计了多目标优化模型的求解方法。仿真实验表明,所构建的C2组织平台资源动态调度模型及求解方法能够有效应对战场上的突发事件,能够为决策者提供多个有效的平台资源动态调度方案。
文摘为了解决复杂多变战场环境下指挥控制(command and control,C2)组织资源调度敏捷性不足的问题,将Holonic控制理论引入C2组织的设计领域,研究Holonic-C2组织的资源调度问题。首先,对基于Holonic理论的C2组织Holon单元进行定义,给出Holonic-C2组织的基本结构;其次,对Holonic-C2组织的决策权限进行分析,给出决策模式的划分及确定方法;最后,研究在不同决策模式下Holon单元资源调度及针对不确定性事件的动态调度方法,建立集中与协作相结合的资源调度和调整机制。
文摘针对指挥信息系统(command,control,communications,computers,intelligence,surveillance and reconnaissance,C4ISR)服务部署分散、作战平台计算/存储资源有限、演化实时性要求高的特点,基于分层结构设计了系统状态分布式监控与演化总体架构,并在该架构下提出了一种服务部署方案层级动态调整方法。通过定义信息流转长度与方案调整代价设计了服务部署调整方案的数学优化模型,针对部署方案中同时包含服务部署位置和信息流转路径的特点,将成对交换思想、最短路径规划与m-best策略相结合提出了一种贪心求解算法,以实现调整方案的快速生成。实验证明,该方法能够在保证系统信息流转效能的同时有效控制系统的演化范围,适用于执行任务过程中服务部署方案的敏捷调整。
基金supported by the National Natural Science Foundation of China(61573017 61703425)the Aeronautical Science Fund(20175796014)
文摘The formation of the manned aerial vehicle/unmanned aerial vehicle(MAV/UAV) task coalition is considered. To reduce the scale of the problem, the formation progress is divided into three phases. For the task clustering phase, the geographical position of tasks is taken into consideration and a cluster method is proposed. For the UAV allocation phase, the UAV requirement for both constrained and unconstrained resources is introduced, and a multi-objective optimal algorithm is proposed to solve the allocation problem. For the MAV allocation phase, the optimal model is firstly constructed and it is decomposed according to the ideal of greed to reduce the time complexity of the algorithm. Based on the above phases, the MAV/UAV task coalition formation method is proposed and the effectiveness and practicability are demonstrated by simulation examples.
