在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中,協(xié)調多軍兵種聯(lián)合作戰(zhàn)執(zhí)行軍事任務是當前軍事指揮控制領域主要研究的課題之一。指揮員實施的影響指揮控制的程序稱之為指揮控制過程(Command and Control Process,C2P)。C2P是軍隊執(zhí)行軍事任務的關鍵環(huán)節(jié),針對C2P的研究一直是作戰(zhàn)仿真理論研究的核心領域。傳統(tǒng)作戰(zhàn)仿真中采用主客體分離、簡化近似的手段所得到的“精確”分析結果,很難解決聯(lián)合作戰(zhàn)條件下以人作為主導作用的復雜C2P問題。模糊集合論為描述和解決指揮C2P存在的諸多不確定性問題,提供了一種科學的理論和方法。論文將模糊集合論及其拓展理論應用到聯(lián)合作戰(zhàn)指揮控制過程(Joint Operational Command and Control Process,JOC2P)領域,根據(jù)不完全、不精確或不確定的信息對JOC2P進行表示推理及決策,有效地處理了由于戰(zhàn)場信息的模糊性所引起的不確定性問題,為JOC2P建模提供了新的思路和方法。論文的研究目標是:借鑒當前對JOC2P的研究成果,應用模糊集和模糊推理方法重點對JOC2P中涉及的不確定性信息進行知識表示,并在復雜戰(zhàn)場態(tài)勢環(huán)境下進行指揮控制模糊決策,進而為人在...

【文章頁數(shù)】：166 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 指揮控制系統(tǒng)仿真發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)
        1.1.2 指揮控制系統(tǒng)的模糊性
        1.1.3 模糊集理論對指揮控制系統(tǒng)信息處理中的作用
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.1 指揮控制過程研究
        1.2.2 模糊集理論的研究背景及意義
        1.2.3 模糊形式化表示和推理方法
        1.2.4 模糊決策方法
    1.3 論文的主要貢獻與組織結構
        1.3.1 論文的主要貢獻
        1.3.2 論文的組織結構
第二章 JOC2P模糊表示與決策建模與求解框架
    2.1 JOC2P概述
        2.1.1 指揮控制過程的概念內涵
        2.1.2 JOC2P的特點
        2.1.3 JOC2P的復雜性分析
    2.2 JOC2P模糊化建模研究
        2.2.1 JOC2P模糊化建模需求分析
        2.2.2 JOC2P模糊化建模的關鍵技術
    2.3 JOC2P模糊化求解流程
    2.4 本章小結
第三章 基于模糊本體的JOC2P語義表示方法
    3.1 JOC2P模糊本體的開發(fā)需求
    3.2 模糊本體語言FOWL
        3.2.1 模糊描述邏輯L-SHOIN
        3.2.2 基于模糊邏輯L-SHOIN的OWL擴展
        3.2.3 模糊本體的FOWL表示
    3.3 面向FOWL的JOC2P模糊本體表示方法
        3.3.1 基于FOWL的JOC2P模糊本體設計
        3.3.2 JOC2P模糊本體的開發(fā)流程
    3.4 JOC2P模糊本體的語義驗證方法
        3.4.1 基于模糊描述邏輯的檢驗方法
        3.4.2 基于f-SWRL推理的檢驗方法
    3.5 本章小結
第四章 JOC2P模糊知識庫構建方法
    4.1 基于BOM的聯(lián)合任務空間模型建�？蚣�
        4.1.1 BOM概述
        4.1.2 面向JMSBOM的本體語義附加
        4.1.3 JMSBOM的功能描述
    4.2 JOC2P模糊知識庫設計
        4.2.1 JOC2P模糊知識庫插件功能
        4.2.2 JOC2P模糊知識庫知識庫組成
        4.2.3 JOC2P模糊知識庫構建
        4.2.4 JOC2P模糊知識庫應用模式
    4.3 JOC2P模糊知識庫推理應用
        4.3.1 問題描述
        4.3.2 威脅評估算法
    4.4 本章小結
第五章 基于效果作戰(zhàn)的JOC2P模糊決策優(yōu)化方法
    5.1 JOC2P在TIN中的決策建模
        5.1.1 TIN及其基本參數(shù)定義
        5.1.2 TIN的數(shù)學模型定義
        5.1.3 模糊改進TIN的求解流程
    5.2 基于直覺梯度模糊貝葉斯決策方法的先驗概率更新算法
        5.2.1 直覺梯度模糊貝葉斯決策的模型結構
        5.2.2 直覺梯度模糊貝葉斯決策的計算步驟
    5.3 面向模糊改進TIN的粒子群與模擬退火混合改進算法
        5.3.1 算法設計
        5.3.2 算法描述
    5.4 綜合案例
        5.4.1 基于直覺梯度模糊貝葉斯決策方法的先驗概率更新算法
        5.4.2 基于粒子群與模擬退火混合改進算法
    5.5 本章小結
第六章 JOC2P模糊多準則群決策方法
    6.1 聯(lián)合作戰(zhàn)行動方案（JCOA）效能評估
        6.1.1 效能評估指標體系
        6.1.2 效能評估指標指標規(guī)范化
        6.1.3 效能評估方法分析
    6.2 基于FANP和VIKOR的模糊多準則群決策集成算法
        6.2.1 集成算法的基本原理
        6.2.2 集成算法的計算步驟
    6.3 驗證實例
    6.4 本章小結
第七章 結論與展望
    7.1 工作總結
    7.2 工作展望
致謝
參考文獻
作者在學期間取得的學術成果
附錄A 基礎理論
    A.1 Tableaux擴展規(guī)則表
    A.2 直覺梯度模糊集基本理論
        A.2.1 直覺梯度模糊數(shù)
        A.2.2 直覺梯度模糊數(shù)的基本運算
    A.3 三角模糊數(shù)基本理論
    A.4 區(qū)間直覺模糊集基本理論
        A.4.1 直覺模糊集（IFS）和區(qū)間直覺模糊集（IVIFS）
        A.4.2 誘導廣義區(qū)間值直覺模糊有序加權平均算子 (I-GIIFOWA)
        A.4.3 區(qū)間直覺模糊集的熵
        A.4.4 區(qū)間直覺模糊集的交叉熵



本文編號：3819614