現(xiàn)代戰(zhàn)爭中,COA就是尋求一個好的行動方案,也就是得到各個子行動的一個合理組合并把資源合理分配到各個子行動中,以期達到最大的作戰(zhàn)效果。COA的方法在戰(zhàn)場態(tài)勢評估、生產控制、交通管制以及車間調度中都起著重要的作用,COA的好壞往往能決定任務的效能甚至戰(zhàn)爭的成敗。本文主要針對COA問題里的任務排序和目標分配問題進行建模并提出解決的辦法。文章的主要內容如下：1.任務排序主要分為兩種情況,一種是多個不同兵種的部隊通過一個關卡,尋找部隊的通行方案；另一種是一架飛機轟炸多個目標,尋找轟炸目標的先后順序的方案。本文把這個問題抽象為一個帶約束的多目標優(yōu)化問題,把完成每一個具體的行動規(guī)劃的總消耗、總時間及達到的效能分別定義成目標函數(shù),把子行動的優(yōu)先性、資源可用性定義為約束函數(shù)。針對這個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化算法、結合了智能體結構的進化算法以及多智能體協(xié)同進化算法來處理這個問題,實驗證明,這三種方法都能很好的解決這個問題并得到合理的行動規(guī)劃方案。2.任務和任務目標的單對單配對問題,主要針對對空攔截目標的目標分配問題這種情況。本文把這個問題抽象成一個指派... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 態(tài)勢評估
        1.1.1 態(tài)勢評估的基本概念
        1.1.2 態(tài)勢評估的研究方法
        1.1.3 態(tài)勢評估的研究現(xiàn)狀
    1.2 COA問題
        1.2.1 COA問題的概念及分類
        1.2.2 COA問題的研究現(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)同進化算法的任務排序研究
    2.1 引言
    2.2 任務排序的數(shù)學模型
    2.3 任務排序的進化算子
    2.4 基于多智能體進化算法的任務排序研究
        2.4.1 智能體
        2.4.2 多智能體進化算法
        2.4.3 算法流程
    2.5 基于多智能體協(xié)同進化算法的任務排序研究
        2.5.1 多智能體協(xié)同進化算法思想
        2.5.2 算法流程
    2.6 實驗仿真與分析
        2.6.1 參數(shù)設置
        2.6.2 實驗分析
    2.7 本章小結
第三章 基于匈牙利算法和進化算法的目標分配研究
    3.1 引言
    3.2 目標分配的概念和模型
        3.2.1 目標分配的概念
        3.2.2 目標分配的模型
    3.3 威脅估計
    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分配問題
    3.5 基于匈牙利算法和進化算法的目標分配方法
    3.6 仿真結果及分析
        3.6.1 48維不同代數(shù)的結果分析
        3.6.2 不同維數(shù)的目標分配的精度分析
        3.6.3 運行時間測試
    3.7 本章小結
第四章 關于動態(tài)目標分配的研究
    4.1 引言
    4.2 動態(tài)目標分配研究
        4.2.1 作戰(zhàn)模式的選擇
        4.2.2 戰(zhàn)場中的突發(fā)情況
        4.2.3 算法流程
    4.3 動態(tài)目標分配的實驗和結果分析
        4.3.1 鎖定的目標分配方案
        4.3.2 無人機加入戰(zhàn)場
        4.3.3 無人機退出戰(zhàn)場
        4.3.4 特殊飛機的情況處理
    4.4 二次分配
        4.4.1 我方無人機加入戰(zhàn)場
        4.4.2 敵方無人機退出戰(zhàn)場
        4.4.3 同時有我機和敵機退出戰(zhàn)場的情況
    4.5 本章小結
第五章 總結與展望
致謝
參考文獻
研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于協(xié)同進化的多智能體機器人路徑規(guī)劃[J]. 雷小宇,楊勝躍,張亞鳴,樊曉平,瞿志華.  計算機系統(tǒng)應用. 2010(11)
[2]基于變精度粗糙集理論的UCAV態(tài)勢評估方法研究[J]. 胡杰,黃長強,趙輝,臧旭.  電光與控制. 2010(03)
[3]動態(tài)貝葉斯網絡在戰(zhàn)場態(tài)勢估計中的應用[J]. 趙曉輝,姚佩陽,張鵬.  電光與控制. 2010(01)
[4]基于直覺模糊推理的威脅評估改進算法[J]. 夏博齡,賀正洪,雷英杰.  計算機工程. 2009(16)
[5]基于神經-模糊控制系統(tǒng)的移動機器人動態(tài)路徑規(guī)劃[J]. 包芳,潘永惠,須文波.  計算機工程與應用. 2009(10)
[6]基于粗糙集與證據(jù)理論的防空作戰(zhàn)態(tài)勢評估方法[J]. 李濤,白劍林,欒前進.  航空計算技術. 2008(03)
[7]模糊算法在態(tài)勢評估中的應用[J]. 林曉強,常國岑,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)勢評估方面的應用[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)術防空態(tài)勢評估[J]. 高晶.  火力與指揮控制. 2007(06)
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博士論文
[1]基于馬爾可夫決策理論的規(guī)劃問題的研究[D]. 范長杰.中國科學技術大學 2008
[2]多智能體進化模型和算法研究[D]. 鐘偉才.西安電子科技大學 2004

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



本文編號：3043401