陆军战术级作战任务分配及优化方法

对作战力量的合理使用是作战任务优化分配问题的难点,相关研究较少,为此提出一种基于多维度建制力量拆分与使用的作战任务分配方法。对作战单元力量进行规范化描述,并对建制力量的复合作战能力进行模糊化表示。对作战任务进行资源需求分析,计算完成任务所需作战资源的可行方案,建立从作战资源到建制力量的映射关系,生成初步方案。对作战任务建制力量分配问题考虑单元力量、编制编成以及力量使用方法等因素计算复合力量的综合战斗力指数。建立多约束条件和多优化目标的数学模型,将任务聚合规则和建制拆分原则转化为可计算代价的惩罚项对目标函数进行正则化,并引入改进的遗传算法对模型进行迭代优化,生成最终的任务分配方案。仿真验证结果表明,该方法能够实现作战任务与建制力量的优化匹配,在合成旅渡海登岛典型作战场景中,相比基于传统列表规划的组合匹配方法明显提高了作战力量利用率。

一种武器-目标分配模型及求解算法

武器-目标分配是拟制作战计划的一项重要内容,是合理运用现有武器系统,充分发挥其作战效能的关键。依据火力分配的基本要素,针对多种武器对多个目标的分配问题,运用一种基于模糊优选技术的多目标混合优化理论,建立了武器-目标最佳分配模型,然后用遗传算法来求解,并在计算机条件下对求解的效果进行了检验。

基于遗传算法的装备采购决策优化研究

在装备采购中,由于需求单位地域分布和担负的任务各不相同,对装备的品种、数量、时限要求也就不一样,如何使装备采购科学化、合理化,是一个涉及多变量、多目标的复杂系统问题。在综合考虑装备采购各项因素的基础上,构建多约束条件下的多目标模糊指派模型,提出了基于遗传算法的解决方案,最后通过案例进行仿真实验,验证该算法的可行性和有效性,解决了采用传统优化方法难以解决的装备采购优化决策问题。