【摘要】：目標(biāo)分群是態(tài)勢分析工作必不可少的重要環(huán)節(jié),在信息化戰(zhàn)爭中,以信息技術(shù)為支撐的體系對抗為其帶來了新的挑戰(zhàn)。從作戰(zhàn)體系的角度開展目標(biāo)分群工作成為必然的發(fā)展趨勢。作戰(zhàn)體系中的目標(biāo)分群問題是態(tài)勢分析階段目標(biāo)分群工作的新問題,旨在根據(jù)作戰(zhàn)目標(biāo)的個(gè)體屬性及其相互關(guān)系對敵方作戰(zhàn)體系中的目標(biāo)進(jìn)行合理的群體劃分,其目的是減輕指揮人員的認(rèn)知壓力,幫助他們從整體上全面、準(zhǔn)確地掌握和理解敵方作戰(zhàn)體系的組織構(gòu)成情況。針對該問題,論文利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)探測方法對其展開研究,具體工作包括：1.對作戰(zhàn)體系中的目標(biāo)分群問題進(jìn)行了深入分析與數(shù)學(xué)建模。詳細(xì)闡述了作戰(zhàn)體系中的目標(biāo)分群問題,提出了作戰(zhàn)體系中的目標(biāo)分群流程,歸納出作戰(zhàn)目標(biāo)信息獲取可能存在的八種情況和目標(biāo)群體劃分的兩種不同方式。通過論述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)探測與作戰(zhàn)體系中目標(biāo)分群的聯(lián)系,確立了運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)探測方法求解作戰(zhàn)體系中目標(biāo)分群問題的研究思路,并且以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建了敵方作戰(zhàn)體系的網(wǎng)絡(luò)描述模型,相應(yīng)地,建立了作戰(zhàn)體系中的目標(biāo)分群數(shù)學(xué)模型。根據(jù)目標(biāo)群體在敵方作戰(zhàn)體系網(wǎng)絡(luò)模型中的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征,確定以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模塊度作為作戰(zhàn)體系中的目標(biāo)分群結(jié)果評價(jià)指標(biāo),從而建立了完整的問題求解方案。2.提出了作戰(zhàn)目標(biāo)個(gè)體屬性充分情況下的目標(biāo)獨(dú)立群體劃分方法,即層次分裂算法HSAPOTDG。針對作戰(zhàn)目標(biāo)不同類型的個(gè)體屬性數(shù)據(jù),將其分為數(shù)值型、本質(zhì)描述型和程度描述型三類,設(shè)計(jì)了統(tǒng)一數(shù)據(jù)類型的方法,并且采用Min-max方法對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。借鑒結(jié)構(gòu)等價(jià)思想,將作戰(zhàn)目標(biāo)的個(gè)體屬性及其相互關(guān)系融合在一起,利用兩者共同計(jì)算作戰(zhàn)目標(biāo)的相似度�；趯哟畏至阉枷�,首先將所有作戰(zhàn)目標(biāo)視為一個(gè)完整的目標(biāo)獨(dú)立群體,依據(jù)它們彼此之間的相似度在敵方作戰(zhàn)體系網(wǎng)絡(luò)模型中每次刪除相似度最小的兩個(gè)作戰(zhàn)目標(biāo)之間的連邊,計(jì)算由此形成的目標(biāo)獨(dú)立群體劃分對應(yīng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模塊度以及各個(gè)目標(biāo)獨(dú)立群體中作戰(zhàn)目際的相似度。重復(fù)執(zhí)行以上步驟,當(dāng)敵方作戰(zhàn)體系網(wǎng)絡(luò)模型中的連邊被完全刪除時(shí),選擇最大復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模塊度對應(yīng)的目標(biāo)獨(dú)立群體劃分作為最終結(jié)果。實(shí)驗(yàn)分析與案例分析結(jié)果表明HSAPOTDG算法具備較強(qiáng)的自主性和客觀性；在軍事應(yīng)用中,其結(jié)果合理、有效。3.提出了作戰(zhàn)目標(biāo)個(gè)體屬性缺失情況下的目標(biāo)獨(dú)立群體劃分方法。將作戰(zhàn)目標(biāo)個(gè)體屬性缺失情況下的目標(biāo)獨(dú)立群體劃分問題歸結(jié)為NP組合優(yōu)化問題,以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模塊度函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)和目標(biāo)函數(shù),設(shè)計(jì)出一種求解該問題的遺傳算法GAPOTDG。為了規(guī)避字符串編碼、基于圖的編碼方式等存在的不足,采用矩陣編碼方式對個(gè)體進(jìn)行編碼,實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)的個(gè)體單點(diǎn)交叉,而且無需解碼操作。利用作戰(zhàn)目標(biāo)在敵方作戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)模型中的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相似性,結(jié)合傳統(tǒng)聚類方法,設(shè)計(jì)出一種新的種群初始化算法PIOTNTS,其生成的初始個(gè)體同時(shí)具有一定精度和多樣性,可以減小算法尋優(yōu)空間、加速算法收斂。給出了個(gè)體基因質(zhì)量的計(jì)算方法,通過互換交叉?zhèn)�體的最優(yōu)基因?qū)崿F(xiàn)個(gè)體單點(diǎn)交叉。針對個(gè)體交叉過程中可能出現(xiàn)的無效解,制定了相應(yīng)的修正方案。隨機(jī)拆分變異個(gè)體的最差基因或者將其與其它基因融合,從而實(shí)現(xiàn)個(gè)體非均勻變異。此外,采用μ+λ策略選擇子代種群。實(shí)驗(yàn)分析與案例分析結(jié)果證明了GAPOTDG算法在步驟簡潔程度、收斂速度以及求解精度等方面的優(yōu)越性,同時(shí)也證明了它在軍事應(yīng)用中的有效性。4.提出了作戰(zhàn)目標(biāo)個(gè)體屬性缺失情況下的目標(biāo)重疊群體劃分方法。以目標(biāo)群體在敵方作戰(zhàn)體系網(wǎng)絡(luò)模型中的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為基準(zhǔn),將作戰(zhàn)目標(biāo)分為目標(biāo)群體內(nèi)部、外部以及邊界作戰(zhàn)目標(biāo)三類。指出一個(gè)具有顯著群體結(jié)構(gòu)特征的目標(biāo)群體應(yīng)該具備清晰的邊界,通過說明清晰邊界的內(nèi)涵定義了目標(biāo)群體的邊界清晰度,同時(shí)也定義了目標(biāo)群體的重疊率。在此基礎(chǔ)上,為了求解該問題并且最大限度地降低算法設(shè)計(jì)難度,提出一種基于目標(biāo)獨(dú)立群體邊界信息的算法POTOGBIDG。它基于作戰(zhàn)目標(biāo)的獨(dú)立群體劃分結(jié)果,通過計(jì)算各個(gè)目標(biāo)獨(dú)立群體中的各個(gè)邊界作戰(zhàn)目標(biāo)對與之相連的其它目標(biāo)獨(dú)立群體邊界清晰度的影響,判斷它們是否可以同時(shí)屬于多個(gè)目標(biāo)獨(dú)立群體,從而實(shí)現(xiàn)對作戰(zhàn)目標(biāo)的重疊群體劃分。計(jì)算目標(biāo)群體邊界清晰度的公式中含有一個(gè)控制參數(shù)r,可以通過調(diào)節(jié)r的取值,靈活控制目標(biāo)群體的重疊率,從而在一定程度上將目標(biāo)獨(dú)立群體之間可能存在的重疊作戰(zhàn)目標(biāo)按照不同層次剝離展現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)分析與案例分析結(jié)果證明了POTOGBIDG算法在設(shè)計(jì)上的巧妙性,它簡單可行,能夠?qū)ψ鲬?zhàn)目標(biāo)進(jìn)行合理而又靈活的重疊群體劃分,同時(shí)在軍事應(yīng)用中也具有有效性。論文系統(tǒng)研究了作戰(zhàn)體系中的目標(biāo)分群問題,可以為后續(xù)作戰(zhàn)體系中的目標(biāo)分群研究和實(shí)踐提供理論及方法上的支持與借鑒。
【圖文】：

圖 1.1 態(tài)勢分析階段對敵方作戰(zhàn)體系進(jìn)行分析的主要內(nèi)容與流程.1 可知，在分析敵方作戰(zhàn)體系的結(jié)構(gòu)時(shí)，對其實(shí)施組織結(jié)構(gòu)充分掌握和理解敵方作戰(zhàn)體系的組織構(gòu)成情況，才能進(jìn)一特征、層次關(guān)系等更深層次的結(jié)構(gòu)信息。而在對敵方作戰(zhàn)程中，結(jié)構(gòu)分析又起到承上啟下的作用。對敵方作戰(zhàn)體系

圖 1.2 現(xiàn)有目標(biāo)分群方法的基本工作流程an[56]等率先提出評價(jià)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分結(jié)果優(yōu)，其實(shí)質(zhì)是真實(shí)網(wǎng)絡(luò)與其對應(yīng)的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中各的期望比例的差值，該差值越大，說明復(fù)雜網(wǎng)此處，，真實(shí)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)保持節(jié)點(diǎn)的社據(jù)節(jié)點(diǎn)的度隨機(jī)生成。論文第二章將對復(fù)雜網(wǎng)獨(dú)立社區(qū)探測方法互不重疊或者彼此不存在交集的社區(qū)。因此，是任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)屬于且僅屬于某個(gè)唯一的社區(qū)思想是將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)視為一個(gè)社區(qū)相似度逐一合并各個(gè)社區(qū)直至所有節(jié)點(diǎn)共同構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：E211

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳麗娜;黃金才;張維明;;網(wǎng)絡(luò)化戰(zhàn)爭中復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型研究[J];電光與控制;2008年06期

2 汪小帆;劉亞冰;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)算法綜述[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2009年05期

3 沈壽林;張國寧;杜丹;;基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的作戰(zhàn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)研究[J];電子測量技術(shù);2007年04期

4 劉婷;胡寶清;;基于聚類分析的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)探測[J];復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué);2007年01期

5 金偉新;肖田元;;作戰(zhàn)體系復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究[J];復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué);2009年04期

6 駱志剛;丁凡;蔣曉舟;石金龍;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法研究新進(jìn)展[J];國防科技大學(xué)學(xué)報(bào);2011年01期

7 付立東;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)的譜分檢測方法[J];計(jì)算機(jī)工程;2011年01期

8 付立東;;二譜分聚類的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)檢測方法[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2012年01期

9 冉兆平;選擇作戰(zhàn)目標(biāo)的聚類分析[J];軍事系統(tǒng)工程;1997年03期

10 金弟;劉杰;楊博;何東曉;劉大有;;局部搜索與遺傳算法結(jié)合的大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)探測[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2011年07期

本文編號：2672448