現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中,COA就是尋求一個(gè)好的行動(dòng)方案,也就是得到各個(gè)子行動(dòng)的一個(gè)合理組合并把資源合理分配到各個(gè)子行動(dòng)中,以期達(dá)到最大的作戰(zhàn)效果。COA的方法在戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)評(píng)估、生產(chǎn)控制、交通管制以及車間調(diào)度中都起著重要的作用,COA的好壞往往能決定任務(wù)的效能甚至戰(zhàn)爭(zhēng)的成敗。本文主要針對(duì)COA問(wèn)題里的任務(wù)排序和目標(biāo)分配問(wèn)題進(jìn)行建模并提出解決的辦法。文章的主要內(nèi)容如下：1.任務(wù)排序主要分為兩種情況,一種是多個(gè)不同兵種的部隊(duì)通過(guò)一個(gè)關(guān)卡,尋找部隊(duì)的通行方案；另一種是一架飛機(jī)轟炸多個(gè)目標(biāo),尋找轟炸目標(biāo)的先后順序的方案。本文把這個(gè)問(wèn)題抽象為一個(gè)帶約束的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,把完成每一個(gè)具體的行動(dòng)規(guī)劃的總消耗、總時(shí)間及達(dá)到的效能分別定義成目標(biāo)函數(shù),把子行動(dòng)的優(yōu)先性、資源可用性定義為約束函數(shù)。針對(duì)這個(gè)模型我們定義了均勻交叉算子、部分交叉算子和兩種變異算子,并分別采用普通的進(jìn)化算法、結(jié)合了智能體結(jié)構(gòu)的進(jìn)化算法以及多智能體協(xié)同進(jìn)化算法來(lái)處理這個(gè)問(wèn)題,實(shí)驗(yàn)證明,這三種方法都能很好的解決這個(gè)問(wèn)題并得到合理的行動(dòng)規(guī)劃方案。2.任務(wù)和任務(wù)目標(biāo)的單對(duì)單配對(duì)問(wèn)題,主要針對(duì)對(duì)空攔截目標(biāo)的目標(biāo)分配問(wèn)題這種情況。本文把這個(gè)問(wèn)題抽象成一個(gè)指派... 

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【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 態(tài)勢(shì)評(píng)估
        1.1.1 態(tài)勢(shì)評(píng)估的基本概念
        1.1.2 態(tài)勢(shì)評(píng)估的研究方法
        1.1.3 態(tài)勢(shì)評(píng)估的研究現(xiàn)狀
    1.2 COA問(wèn)題
        1.2.1 COA問(wèn)題的概念及分類
        1.2.2 COA問(wèn)題的研究現(xiàn)狀
    1.3 本論文的主要工作和安排
        1.3.1 論文的總體框架
        1.3.2 論文的創(chuàng)新工作
第二章 基于多智能體協(xié)同進(jìn)化算法的任務(wù)排序研究
    2.1 引言
    2.2 任務(wù)排序的數(shù)學(xué)模型
    2.3 任務(wù)排序的進(jìn)化算子
    2.4 基于多智能體進(jìn)化算法的任務(wù)排序研究
        2.4.1 智能體
        2.4.2 多智能體進(jìn)化算法
        2.4.3 算法流程
    2.5 基于多智能體協(xié)同進(jìn)化算法的任務(wù)排序研究
        2.5.1 多智能體協(xié)同進(jìn)化算法思想
        2.5.2 算法流程
    2.6 實(shí)驗(yàn)仿真與分析
        2.6.1 參數(shù)設(shè)置
        2.6.2 實(shí)驗(yàn)分析
    2.7 本章小結(jié)
第三章 基于匈牙利算法和進(jìn)化算法的目標(biāo)分配研究
    3.1 引言
    3.2 目標(biāo)分配的概念和模型
        3.2.1 目標(biāo)分配的概念
        3.2.2 目標(biāo)分配的模型
    3.3 威脅估計(jì)
    3.4 匈牙利算法
        3.4.1 匈牙利算法的概念
        3.4.2 匈牙利算法解決目標(biāo)分配問(wèn)題
    3.5 基于匈牙利算法和進(jìn)化算法的目標(biāo)分配方法
    3.6 仿真結(jié)果及分析
        3.6.1 48維不同代數(shù)的結(jié)果分析
        3.6.2 不同維數(shù)的目標(biāo)分配的精度分析
        3.6.3 運(yùn)行時(shí)間測(cè)試
    3.7 本章小結(jié)
第四章 關(guān)于動(dòng)態(tài)目標(biāo)分配的研究
    4.1 引言
    4.2 動(dòng)態(tài)目標(biāo)分配研究
        4.2.1 作戰(zhàn)模式的選擇
        4.2.2 戰(zhàn)場(chǎng)中的突發(fā)情況
        4.2.3 算法流程
    4.3 動(dòng)態(tài)目標(biāo)分配的實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析
        4.3.1 鎖定的目標(biāo)分配方案
        4.3.2 無(wú)人機(jī)加入戰(zhàn)場(chǎng)
        4.3.3 無(wú)人機(jī)退出戰(zhàn)場(chǎng)
        4.3.4 特殊飛機(jī)的情況處理
    4.4 二次分配
        4.4.1 我方無(wú)人機(jī)加入戰(zhàn)場(chǎng)
        4.4.2 敵方無(wú)人機(jī)退出戰(zhàn)場(chǎng)
        4.4.3 同時(shí)有我機(jī)和敵機(jī)退出戰(zhàn)場(chǎng)的情況
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于協(xié)同進(jìn)化的多智能體機(jī)器人路徑規(guī)劃[J]. 雷小宇,楊勝躍,張亞鳴,樊曉平,瞿志華.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2010(11)
[2]基于變精度粗糙集理論的UCAV態(tài)勢(shì)評(píng)估方法研究[J]. 胡杰,黃長(zhǎng)強(qiáng),趙輝,臧旭.  電光與控制. 2010(03)
[3]動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)中的應(yīng)用[J]. 趙曉輝,姚佩陽(yáng),張鵬.  電光與控制. 2010(01)
[4]基于直覺模糊推理的威脅評(píng)估改進(jìn)算法[J]. 夏博齡,賀正洪,雷英杰.  計(jì)算機(jī)工程. 2009(16)
[5]基于神經(jīng)-模糊控制系統(tǒng)的移動(dòng)機(jī)器人動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃[J]. 包芳,潘永惠,須文波.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2009(10)
[6]基于粗糙集與證據(jù)理論的防空作戰(zhàn)態(tài)勢(shì)評(píng)估方法[J]. 李濤,白劍林,欒前進(jìn).  航空計(jì)算技術(shù). 2008(03)
[7]模糊算法在態(tài)勢(shì)評(píng)估中的應(yīng)用[J]. 林曉強(qiáng),常國(guó)岑,楊凡,燕海濤.  電光與控制. 2008(02)
[8]Dempster-Shafer證據(jù)理論在空戰(zhàn)態(tài)勢(shì)評(píng)估方面的應(yīng)用[J]. 王琳,寇英信.  電光與控制. 2007(06)
[9]基于條件事件代數(shù)理論的戰(zhàn)術(shù)防空態(tài)勢(shì)評(píng)估[J]. 高晶.  火力與指揮控制. 2007(06)
[10]基于效果的聯(lián)合作戰(zhàn)行動(dòng)規(guī)劃研究[J]. 彭小宏,陽(yáng)東升,劉忠,黃金才.  火力與指揮控制. 2007(05)

博士論文
[1]基于馬爾可夫決策理論的規(guī)劃問(wèn)題的研究[D]. 范長(zhǎng)杰.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2008
[2]多智能體進(jìn)化模型和算法研究[D]. 鐘偉才.西安電子科技大學(xué) 2004

碩士論文
[1]態(tài)勢(shì)評(píng)估中一類目標(biāo)威脅排序方法的研究[D]. 王華.西安電子科技大學(xué) 2010
[2]多架無(wú)人機(jī)攻擊多目標(biāo)的協(xié)同航跡規(guī)劃算法研究[D]. 王健.西北工業(yè)大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3043401