基于分布式演化算法的编队对空防御任务分配方法

任务分配是编队对空防御核心问题之一,需综合考虑敌方威胁程度、任务收益、执行时间和资源消耗等多种因素,因此是一个典型的多目标优化问题。多目标优化已被证明是NPH问题,其复杂度随着兵力数量和任务规模呈指数型增长。传统的多任务分配方法主要采用分布式的完全搜索算法或分布式局部搜索算法,前者需要花费大量的时间和通信代价,后者无法确保解的质量,且涉及时间、空间和执行顺序约束,传统优化方法解决此类问题效率低,文章提出一种分布式的多目标演化算法来求解多目标任务分配问题,将约束条件转化为优化目标,通过同时优化求解目标来得到全局最优解。实验结果表明:文中方法能在更少的时间和通信代价下得到接近全局最优的任务分配方案。

半自治作战agent在舰艇编队对空防御中的研究

针对目前水面舰艇编队对空防御作战中舰艇具有受制性,层次性等特点,引入了半自治防空作战agent的概念,设计构建了基于多个半自治防空agent的编队对空防御的层次体系模型,并初步研究了半自治防空agent的结构模型,使其更加适合于描述编队防空各作战实体,为完善编队防空作战研究提供了更多一项参考。