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基于QABC-IFMADM算法的有人/无人机编队作战威胁评估
被引量:
11
1
作者
韩博文
姚佩阳
+2 位作者
钟赟
丁云松
刘子震
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期1584-1592,共9页
信息化条件下有人/无人机编队作战环境具有高度不确定性,如何对目标进行快速有效的威胁评估成为亟待解决的问题.在直觉模糊集框架下,研究决策者对方案具有偏好,目标属性值为区间数且权重未知的评估问题,提出一种量子蜂群(QABC)优化属性...
信息化条件下有人/无人机编队作战环境具有高度不确定性,如何对目标进行快速有效的威胁评估成为亟待解决的问题.在直觉模糊集框架下,研究决策者对方案具有偏好,目标属性值为区间数且权重未知的评估问题,提出一种量子蜂群(QABC)优化属性权重的直觉模糊多属性决策(IFMADM)的威胁评估方法.首先,建立方案偏好模型;其次,综合考虑客观优化排序和决策者方案偏好信息,建立主客观最优属性权重优化模型,并采用量子蜂群算法优化属性权重,使得属性权重更准确地反映实际情况.最后,通过编队对地作战威胁评估算例验证了所提方法的合理性与有效性.
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关键词
有人/无人机编队
直觉模糊多属性决策
对地攻击
威胁评估
量子蜂群
下载PDF
职称材料
题名
基于QABC-IFMADM算法的有人/无人机编队作战威胁评估
被引量:
11
1
作者
韩博文
姚佩阳
钟赟
丁云松
刘子震
机构
空军工程大学信息与导航学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期1584-1592,共9页
基金
国家自然科学基金(No.61573017)
文摘
信息化条件下有人/无人机编队作战环境具有高度不确定性,如何对目标进行快速有效的威胁评估成为亟待解决的问题.在直觉模糊集框架下,研究决策者对方案具有偏好,目标属性值为区间数且权重未知的评估问题,提出一种量子蜂群(QABC)优化属性权重的直觉模糊多属性决策(IFMADM)的威胁评估方法.首先,建立方案偏好模型;其次,综合考虑客观优化排序和决策者方案偏好信息,建立主客观最优属性权重优化模型,并采用量子蜂群算法优化属性权重,使得属性权重更准确地反映实际情况.最后,通过编队对地作战威胁评估算例验证了所提方法的合理性与有效性.
关键词
有人/无人机编队
直觉模糊多属性决策
对地攻击
威胁评估
量子蜂群
Keywords
manned/unmanned aerial vehicle formation
ifmadm
air-to-ground attack
threat assessment
QABC
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于QABC-IFMADM算法的有人/无人机编队作战威胁评估
韩博文
姚佩阳
钟赟
丁云松
刘子震
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
11
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