基于作战能力的模块化兵力抽组模型研究

为解决联合作战筹划兵力编组科学高效的问题,提出了作战元能力非线性生成聚合作战能力的方法,建立了“作战子任务-聚合作战能力-作战元能力-营级作战单元”的兵力抽组关系。以作战能力供需向量匹配为基本抽组依据,构建了多优化目标多约束条件的联合作战层级的模块化兵力抽组模型。提出了基于遗传算法的模型求解框架,说明了决策变量编码、适应值计算、兵力抽组解码的流程方法。实验表明:基于作战能力的模块化兵力抽组模型,能够精确高效地抽组满足作战任务需要的营级作战单元。

军事舰艇计算机生成兵力仿真系统的结构设计

虚拟环境训练和测试可以实现对真实海洋战场环境的模拟,并有效减少对真实舰艇、人员和装备的需求。本文对军事舰艇计算机生成兵力仿真系统进行研究,分析了系统需求,设计的系统结构包括实体行为模型和人工智能模型,对系统中的关键技术进行研究和设计,包括实体模型设计、舰艇兵力生成及模拟、人工智能决策实现等。实体行为模型和人工智能模型不断融合和交互,结合神经网络算法和模糊逻辑控制器,实现对海洋复杂战场环境以及敌对行为的模拟。

基于GA-SA的多点封控行动中的兵力分配研究

封控是武警部队遂行多样性任务中经常采用的一种重要军事行动,关系到多样化任务遂行的成败。为进一步提高武警部队在多点封控行动中的兵力分配的精确性和科学性,文中基于武警部队驻地分散实际,考虑各封控小组对各封控点成功率不同及到各封控点的距离不相等等因素,以实现各封控点成功率最大化和以小组开进的路程和最短为目标,建立了多点封控行动中的兵力分配模型。依据问题特点进行了遗传算法编码和适应度函数设计,将遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)相结合,提出了一种GA-SA算法,实验仿真结果验证了算法的有效性及较遗传算法和模拟退火算法的优越性。

美国陆军兵力结构分析方法

美军认为兵力结构分析对国防分析最为重要,意义最为深远,也最为复杂。介绍了美国陆军兵力结构分析方法。针对主战行动的兵力结构分析方法,主要包括仿真评估方法和数学规划方法;针对非战争军事行动的兵力结构分析,主要包括任务分解方法、仿真预测方法和数学规划方法;针对其他职能任务展开了分析;最后,指出存在的不足、进一步研究方向及启示。

美军兵力管理机制、手段和技术研究

美军较早建立了全球兵力管理机制,实现对兵力资源的动态管理与运用,确保部队战斗力生成同时又能有效应对各类作战需要,深入研究美军兵力管理机制、手段和技术有着积极的借鉴意义。首先阐述美军全球和各军兵种兵力管理机制的概念视图、兵力池组织及管理流程,然后研究美参联会与陆军、海军兵力管理信息系统建设,分析后台支撑的数据资源与建模分析工作,最后提出一些启示。

基于大数据的兵力编组智能推荐算法研究

针对海上作战中兵力推荐准确度不高的难题,提出一种基于历史案例挖掘的智能推荐方法。该方法使用激活函数,将当前可用兵力与基于历史案例挖掘的相似兵力编组进行有机结合,得到各个推荐编组的可用度,最后给出目前最高效的兵力推荐。实验与传统协同过滤的方法比较,速度更快、准确度更高,具有较强的鲁棒性。

平台级实体虚拟兵力仿真及应用研究

为构建虚拟兵力模型体系及其仿真系统,开展对抗式模拟训练与推演,对面向平台级实体虚拟兵力仿真及应用相关技术进行了研究。对计算机生成兵力系统与仿真平台、平台级实体虚拟兵力模型建模方法进行了梳理。对构建基于云仿真的虚兵服务系统相关技术路线、混合式仿真系统形态下兵力成体系仿真中的分布交互技术进行了总结,提出了基于混合体系结构的孪生战场环境仿真架构。最后对该领域存在的问题进行了归纳,为构建虚拟兵力模型体系以及虚拟兵力仿真系统提供方向和指引。

航母编队反无人机蜂群作战兵力部署模型及优化

为更好地应对信息化智能化战争中无人机蜂群对航母编队这类高价值目标的威胁,以航母编队反无人机蜂群作战兵力部署为研究对象,从建立兵力部署解析规划模型入手,重点考虑中层防空警戒哨舰和舰载电子战飞机对蜂群打击的约束条件集,并利用简化粒子群算法对解空间进行快速寻优。实例仿真结果表明模型和求解方法具有可行性,其时效性能够满足兵力部署实际需要,为航母编队反无人机蜂群作战提供一定参考借鉴。

面向效费分析的联合火力打击兵力规划模型体系研究

为解决联合火力打击兵力需求测算和兵力使用优化等问题,通过深入分析联合火力打击兵力规划流程,利用效费比理论,采用多目标规划方法,构建了在确保完成作战任务情况下以作战效费比最高为最优准则的联合火力打击兵力规划模型体系,为科学筹划战略战役级兵力规划提供一种模型手段支撑。

电火一体多层防空兵力部署方案优选模型

针对电火一体防空兵力部署方案优选问题,将电子防空力量、地空导弹和高炮看作3层防线构成的多层多通道随机服务系统,构建基于有限等待制和损失制排队系统的电火一体多层防空兵力部署方案优选模型。算例分析表明,该方法能够为电火一体多层防空兵力部署提供合理、有效的优选方案,能够为电火一体多层防空兵力部署决策提供参考和依据。

面向班组兵力编配的人机混合增智技术分析

针对传统兵力编配方法规划粒度粗放、动态调节能力差、临机调整过程复杂等问题,以班组层级的兵力编配为研究背景,分析人工智能技术在解决上述问题方面的潜力,并给出“人在回路”的人机协作关系路径选择。在此基础上,以实现班组编配动态规划及面向任务灵活适变为目标,提出一种基于人机混合智能的兵力编配系统架构,设计其基于军事元宇宙进行平行推演和优化推荐的作用方式,以及在平行环境下通过混合智能的方式进行临机兵力编配规划的作用流程,并对其预期能力进行分析。仿真结果表明,新方法对班组作战场景下的任务匹配、功能组合与映射等决策过程具有有效性。相关研究成果可为面向班组层级的智能化兵力编配策略、指挥决策系统研究和工程化构建提供理论支撑和技术基础。

唐河东节度使兵力布防考论

唐王朝为了抵御北方突厥南下,在并州以北地区广置军镇,又置河东节度使统辖诸军镇,形成了以军镇为基础的三重防线防御体系,三重防线的兵力布防随着唐王朝防御策略的变化而变化。开元到天宝年间,唐王朝对河东节度使各个军镇兵力进行调整,外线兵力增加,防御重心北移。在防御重心北移过程中,这一地区形成了并州、云中两个权力中心,造成了安史之乱中两军在河东地区的南北拉锯之势。

基于FedAvg的山林火灾扑救行动兵力预测模型构建方法

以夏秋季极端高温山林火灾扑救行动为研究对象,以分布式机器学习为理论基础对任务中气温及机动兵力的建模和预测进行研究。首先提出一种基于联邦平均算法(Federal Average Algorithm,FedAvg)的模型构建方法,从更贴近任务实际、更加精细的角度对各任务方向的最高气温及机动兵力数量进行定量预测;其次通过引接政府公共资源平台及作战数据库中多区域气温和机动兵力,在各数据客户端不互传数据的情况下,通过聚合不同客户端参数共同训练全局模型达到预测目的,为各数据源无法共享环境下分析数据、使用数据提供理论支撑。

加强第一出动力量与兵力精确投放的研究与探讨

如何在第一出动时把科学的、充足的、精准的消防兵力投放到火场上,不但涉及到调度人员和指挥人员的经验、判断、直觉思维能力,还涉及和考量调度人员和指挥人员的科学决策水平,非常值得研究和探讨。本文提出了消防兵力和火势的量化方法,介绍如何把科学精确的兵力调度和投放到灭火救援第一线。

提升抢险救援兵力投送效能的几点思考

抢险救援兵力投送面临着任务紧急迫切、环境恶劣复杂、任务危险繁重等薄弱环节。为提升抢险救援投送行动的效能,应科学筹划投送方案,着眼兵力投送情况指挥,加强投送实战能力建设。

武警交通支队遂行抢险救援任务兵力及机械装备分配的优化改进

本文就武警交通支队遂行抢险救援任务多目标任务为研究对象,建立了抢险救援抢建兵力及机械装备优化配置模型,进行全局搜索和迭代收敛最优决策,除了参照传统方式,综合考虑完成任务能力、距离、安全、机械装备资源消耗等影响因素以外,还着创新地考虑了遂行任务时间、次生灾害威胁、主动避险能力等要素,得到任务完成最优方案。最后代入实例数据,进行仿真计算,验证了模型的有效性和可靠性,研究结果对武警交通支队遂行各类工程保障任务兵力配置问题具有一定的现实意义。

基于组件式GIS的海军兵力对抗推演系统

传统兵力推演系统进行战场环境仿真时,多采用自然环境建模方法实现,技术难度大、开发周期长。针对上述问题,提出用组件式GIS技术的海军兵力对抗推演系统各功能模块的设计与实现,并利用GIS组件的二次开发技术建立了海战场地理环境,考虑地理信息对计算机生成兵力的影响,采用事件驱动与行为响应机制实现了作战实体的仿真模型,在上述规划的基础上实现了系统推演控制、战场态势显示等功能。系统开发简单快捷,运行演示表明,推演过程可信度较高,能够为战术仿真训练设计提供依据。

兵力损耗仿真相关问题的探讨

兵力损耗模拟是作战仿真领域中的一个重要内容,其计算过程中有一些细节问题需要认真考虑。通过对损耗系数的量纲和求解过程进行探讨,找到了武器系统效能与作战效能的关系。并针对兵力损耗实现过程中存在的误区,指出了瞬时的交火兵力才是瞬时战斗力的计算依据,而非所有参战兵力。

计算机生成航空兵力系统的专家知识表达方法

在计算机生成航空兵力系统中，采用了面向对象技术来表示专家知识，将专家知识封装在飞机对象的实体模型中。文中着重从决策角度叙述文中采用的专家知识表示方法的特点。其中，层次化的知识表示方法便于充分描述专家思想，也利于快速推理。另外文中采用了规则集逻辑有效性检验策略，在保证规则集充分性、唯一性基础上，使得规则集具有表示简单、推理快速的特点。

基于实体图层划分法的兵力聚合方法

分析了传统兵力聚合方法的不足之处,提出基于实体图层划分法的兵力聚合方法。该方法从兵力部署模板知识库中提取有用信息,在战场态势图中根据敌方作战实体种类的不同划分态势图层,分别在各个图层中进行兵力聚合,最终将所有图层中的实体群聚合成作战群。实验证明,该方法可以大大减少兵力聚合的计算量。