一、线性规划在最优火力分配辅助决策中的应用（论文文献综述）
刘森琪,王鸿,于宁宇,郝礼楷[1]（2021）在《基于信息素启发狼群算法的UAV集群火力分配》文中研究指明无人机（UAV）集群作战是未来智能化战争的重要作战样式。为充分发挥UAV集群整体作战优势,得到最优武器-目标分配（WTA）方案,使得UAV集群在火力分配中既能够满足任务要求,又能够较少作战单元消耗,建立了包含任务完成、有效杀伤、攻击消耗约束的UAV集群火力分配数学模型,采用带有游走、召唤算子的改进狼群算法（WPA）对模型进行求解。为提高算法全局寻优效率,避免陷入局部最优,引入蚁群优化（ACO）算法中信息素启发规则,对游走行为及狼群更新机制进一步改进,提出了基于信息素启发狼群算法（PHWPA）的UAV集群进攻的火力分配方法。仿真结果表明:所提方法是有效的,相比较于其他算法,PHWPA具有更高效的寻优能力,能够为UAV集群作战火力规划提供支持。
朱强[2]（2020）在《高性能数值微分博弈 ——一种机器智能方法》文中进行了进一步梳理人工智能,是指由人制造的机器所表现出的智能。在工业革命时代,我们通过思考制造机器;而到了人工智能时代,我们制造会思考的机器。在人工智能革命前,所有人类生产技术和生产方式的革命均可称为人类学习和发现的过程,是人类大脑的专利。而放眼未来,人工智能终将继承人类的这一特质。人工智能对未来的改变,是对我们一点一滴形成知识体系过程本身的自动化,是用机器取代人类过程本身的自动化。人工智能技术从概念提出到今日蓬勃发展已历经几个世纪,在此过程中弱机器意识问题的理论体系以及实际应用日趋完备,同时机器行为学也得到了迅猛发展。而在下一代人工智能技术发展中,科学家们试图把机器视为可以独立思考的个体,从而研究强机器意识问题。但目前我们对此问题仍没有足够深刻而统一的认识,且现阶段面临着诸多方向性和技术性的难题,所以我们当下的研究重点仍然放在无意识的人工智能领域技术和基本原理的突破上。本文将从机器智能研究和机理建模的角度来研究无意识人工智能技术。机器智能是利用机理建模的方法描述一个系统内部运作的机制,同时配以控制论和优化理论作为决策辅助,从而实现机器的智能决策和最优操作。机器智能不再是一种简单的仿人智能,也不再依赖于人类所谓的“最优经验”和海量的数据样本,而是基于对机器系统内部特征的充分认识构建机理模型,之后利用数学物理方法进行科学决策的一种智能技术。机理建模技术在机器智能中充当着重要角色,是机器智能的决策基础,其可以在大范围内描述系统的非线性特征,具有较好的外推能力,适应性强。在使用上述技术思路研究无意识人工智能技术时,假设我们对机理模型已经有了充分认识,则机器智能科学决策中的相关控制理论和最优化理论就是本文最重要的研究内容。为处理当前万物互联背景下各种利益关系中多智能体系统的智能决策和最优操作问题,本文基于微分博弈理论和数值优化技术构建了一套高性能微分博弈数值优化算法,来对机理建模后的系统进行智能决策和最优操作分析,从而建立了一种机器智能方法来支撑人工智能研究。本文主要研究内容概括如下:1.微分博弈基本理论的介绍及已有求解算法的构造及验证。首先,本文针对微分博弈理论的基本概念、分类及性质做了详实的介绍,同时还介绍了目前较为成熟的微分博弈求解算法,如解析法、数值间接法及启发式算法等。在此基础上,本文针对三类典型的微分博弈,即竞争对抗微分博弈、非合作微分博弈及合作微分博弈进行求解框架分析,赋予每种微分博弈实际的工业、军事应用背景,构建每种微分博弈的数学优化命题,并利用成熟的计算方法进行仿真求解。2.微分博弈问题数值优化求解算法。针对传统微分博弈求解算法存在的缺陷,本文从数值直接求解算法入手,用以克服已有算法的不足,从而保证各种复杂场景、各种利益关系下的微分博弈问题成功求解。本文提出了两种数值直接求解算法:联立迭代分解正交配置法（SOCD,Simultaneous Orthogonal Collocation Decomposition）和联立直接间接混合法（SSD,Simultaneous Semi Direct）。前者的算法核心是:先将微分博弈中的极大极小化问题分解为两个轮流交替求解的普通动态优化子问题,之后针对每个子问题采用正交配置法将其离散化为非线性规划（NLP,NonLinear Programming）问题,最后求解该NLP问题,直到优化结果成功收敛为止。后者的算法核心是:先使用间接法得到某一位玩家A动态优化问题的一阶最优性必要条件,之后使用直接法求解另一位玩家B的动态优化问题,同时把玩家A的一阶最优性必要条件当作是玩家B动态优化问题中的约束来看待。这样就可以分别使用间接法和直接法来获得玩家A和B的微分博弈最优策略。本文对上述两种算法的细节进行了详细描述,同时配以工业、军事等领域仿真案例加以解释说明。此外,本文还提出了滚动时域优化算法（RHO,Receding Horizon Optimization）,用于求解不确定性微分博弈问题。3.微分博弈问题高性能数值优化求解算法。在实际的微分博弈数值优化求解过程中,我们还面临着来自优化求解收敛性、实时性及准确性方面带来的诸多挑战。首先,对于增强微分博弈问题数值优化求解算法的收敛性,本文分别提出了基于回溯同伦法（HBM,Homotopy-based Backtracking Method）的初值化生成策略以及收敛深度控制算法（CDC,Con-vergence Depth Control）,用以保证优化求解的收敛性并提高收敛过程的计算效率。其次,为了解决微分博弈动态优化问题在线求解计算耗时长,优化收敛难的问题,本文提出了一种基于灵敏度信息的微分博弈优化求解实时性提升算法（SRI,Sensitivity-based Real-time Im-provement）。该算法利用当前 NLP 问题优化结果的灵敏度信息实现在线预估未来优化周期内的微分博弈近似最优解,同时通过背景计算和离线矫正等手段进一步提升预估解的精度,从而保证既快又准地获得微分博弈动态优化问题的最优解。最后,为了提高微分博弈优化求解的精度并保证求解结果的最优性,本文提出了改进的hp自适应网格精细化策略（mhp-AMR,modified hp-Adaptive Mesh Refinement）,该策略分别通过自适应调整网格个数以及插值多项式的阶次来精准捕捉控制变量的跳变点位置以及保证用来近似控制变量和状态变量的曲线足够光滑,从而提高微分博弈优化求解的准确性并保证求解结果的最优性。4.微分博弈问题数值优化求解算法结果稳定性分析。在实际应用场景中,除需要关注微分博弈问题如何求解、如何极大化目标函数以及如何提升优化算法的性能外,我们还需要关注微分博弈系统在优化求解过程中是否一直保持稳定。我们首先提出了一种针对微分博弈数值求解算法优化结果稳定性分析的理论分析工具——输入状态实际稳定性（IS p S,Input-to-State practical Stability）。之后,本文基于ISpS对不确定性微分博弈、合作微分博弈以及非合作微分博弈问题进行了优化结果稳定性分析并给出了相关证明。最后,本文通过工业仿真案例对微分博弈数值求解算法优化结果稳定性分析进行了有效性验证。
梅子杰[3]（2018）在《多平台协同火力防空任务分配问题研究》文中提出信息化空袭与防空对抗具有多层次、多维度、多样化特征。为了克服传统的单防空平台防御系统作战能力不足的缺点,适应现代化战争的多平台协同防空作战模式应运而生,并已经发展为主要的防空作战模式。多平台协同防空体系的核心内容是火力任务分配,它考虑各防空平台不同的作战能力,通过一定的最优分配原则调用各平台的作战资源进行协同防空,最大化拦截来袭目标,发挥系统整体效能。本文对多平台协同防空中的火力任务分配问题进行研究,旨在建立合理有效的协同防空作战模型,并给出满足指挥决策实时性要求的任务分配方法。本文主要工作如下:首先,建立多平台协同火力防空任务分配模型,设计防空想定场景与优化指标函数以及建立防空武器杀伤区与发射区模型。针对防空作战特点,充分考虑防空过程中的约束限制如时间窗口约束,协同制导约束,拦截可行性约束等,建立火力防空作战约束模型,保证解的合理性,并且与真实作战情景相符。其次,针对建立的数学模型,考虑模型中受不确定性影响的参数,分析不确定信息条件对这些参数造成的影响,并设计相应方法降低不确定性对决策的造成的干扰。对目标威胁度参数,使用逼近理想解的排序方法将不确定信息转化为确定信息;对于武器对目标的毁伤概率,建立武器与目标的不确定性模型,计算毁伤概率;对于其他难以定论的参数,使用基于集合的鲁棒优化方法,比较参数在劣势情况下的表现。最后,设计“有限集中-分布式自主协调”的决策控制结构,提出了多平台协同火力防空任务分配求解方法。在该结构下,防空平台内部采用构造性启发式算法快速得到分配结果,防空平台之间使用基于分配结果优劣性规则消解冲突,得到一致性分配结果。该决策控制结构可以有效减小单个平台信息处理量,避免单点故障。在分配过程中,采用滚动时域控制方法进行滚动优化,能及时处理分配过程中出现的动态事件,提高决策实时性。通过设计仿真实验,验证了本文建立的数学模型和使用的分配算法能提高多平台协同火力防空决策系统应对复杂多变战场环境的能力,具有实时性和有效性。
陈龙,马亚平[4]（2017）在《目标火力分配的优化算法》文中进行了进一步梳理火力分配问题是一个规划问题,火力分配优化问题是作战仿真中的一个重要内容,其算法的优劣决定了火力分配优化结果,该结果是影响战争胜败的关键因素。本文通过分析目标火力分配优化算法发展历程,将火力分配优化算法归纳总结为常规解析火力分配法、智能进化火力分配法、混合式火力分配法三种方法,并分析总结各自的特点,最后对MOEA/D优化算法进行了初步研究。
周兴旺,丁颖峰[5]（2016）在《空袭火力资源分配综述》文中研究表明针对常用的3类火力分配算法存在的不足,对其进行了研究和改进,以解决信息化条件下空袭火力资源分配的建模问题。分析了火力资源分配的对抗性,以及信息化条件下空袭火力分配对抗系统,总结了火力分配的研究现状,并分别分析了3类不同的火力分配算法的研究情况,指出混合优化分配算法在处理火力分配问题的优势。同时分析了3类不同的火力分配算法在处理信息化条件下的空袭火力资源分配时存在的不足,提出使用博弈论方法建立火力分配模型的可行性和有效性,并提出利用混合优化算法求解均衡解的新思路。该研究为建立接近于实战的空袭火力资源分配模型提供了新的方向。
刘钢[6]（2013）在《基于几何模型优化的反舰导弹航路规划方法研究》文中指出美国空军和海军应其在西太平洋战区的战略需求，联合开发了一种新作战概念和未来高端战争模式——“空海一体战”理论。“空海一体战”理论明确指出保护美军海军高价值水面目标安全的能力是确保美军在海上领域机动自由及其兵力投送的关键。而作为远程精确制导武器的反舰导弹，目前已成为打击各类水面目标的主要作战武器，很自然地成为了美军实施“空海一体战”面临的主要威胁之一。导弹战已成为现代海战的主要战法，现代海战已逐步由平台机动战转向火力机动战发展，作为重要需求之一的反舰导弹航路规划技术应运而生。航路规划已成为提高反舰导弹作战效能，实施远程精确打击的有效手段。反舰导弹航路规划是在防空技术日益先进、防空体系日益完善的背景下，由现代信息化条件下的海上火力机动战理论所催生的新的技术产物，它是航路规划领域中的一类新问题。如何运用航路规划技术以充分发挥反舰导弹武器的作战效能，已成为目前亟待解决的难、新问题，而其核心在于研究反舰导弹航路规划方法。本文的研究旨在解决上述问题。本文首先建立了反舰导弹航路规划的数学模型，根据反舰导弹的航路特征建立了其航路规划的空间模型，并给出了航路规划的形式化定义；然后重点研究了基于几何学原理的航路规划方法、基于几何知识引导型智能优化算法的航路规划方法以及基于几何模型的多平台反舰导弹协同航路规划方法等关键技术；最后设计与实现了反舰导弹航路规划仿真原型系统（Anti-ship Missile Path PlanningSimulation System, ASMPPSS），并从应用的需求验证了本文所提出的理论的正确性和方法的可行性。论文的主要贡献体现在以下几个方面：一、建立了反舰导弹航路规划的问题模型。建立了反舰导弹的航路模型，基于此给出了反舰导弹航路规划的相关概念及其定义；分析阐述了反舰导弹的航路性能约束条件，构建了反舰导弹航路规划的目标函数和数学优化模型；从几何学的角度建立了反舰导弹航路规划的规划空间模型，提出了功能区域的概念，并运用功能区域的概念和集合论的观点对航路规划进行了形式化定义。二、研究了基于几何学原理的航路规划方法。将功能区域的概念融入逆向航路规划过程中，发现了功能区域的几何学渐变规律，据此提出了功能区域簇的概念；将功能区域簇及其他航路性能约束与逆向航路规划过程相结合，提出了一种航路规划图形化快速逆推方法；进一步地，将上述方法融入可视图方法中提出了一种基于几何可视图的自动航路规划方法——OACRPER-MAFO算法。三、提出了一类基于知识引导型智能优化算法的航路规划方法。在智能优化算法中引入知识引导进化的策略，采用航路规划特定领域知识对算法进行引导，提出了一种知识引导型智能优化算法的航路规划求解框架，针对不同的引导对象选择对应的引导方式，并给出了求解框架的运行机制；分别以粒子群优化（ParticleSwarm Optimization, PSO）算法和遗传算法（Genetic Algorithm, GA）为例对求解框架进行应用和验证，将功能区域簇的概念引入标准PSO算法和GA中，采用相应的编码方式和进化过程将通用求解框架中的分步更新元策略映射为与各自算法相匹配的进化策略，分别提出了一种功能区域簇实时约束（Oprational Area ClusterReai-time Restriction, OACRR）的PSO算法——OACRR-PSO算法和一种约束引导（Constraints Driven, CD）的GA算法——CD-GA算法。四、提出了基于几何模型的多平台反舰导弹协同航路规划方法。给出了协同航路规划的总体思路，提出了三位一体的协同航路规划战术决策的思想；为了解决航路交叉问题，提出了区域划分的思想，建立了协同航路规划的区域划分模型；为了适应海上火力机动战的发展要求，提出了一种航路规划条件下的火力分配方法，建立了协同航路规划的火力分配模型；分析了协同航路规划的主要特点，给出了协同航路规划的决策过程。论文最后设计实现了反舰导弹航路规划仿真原型系统ASMPPSS，验证了本文提出的基于几何模型优化的反舰导弹航路规划方法及其相关技术的有效性。本文的研究对提高反舰导弹的突防能力以及航路规划的决策效率具有十分重要的理论意义和实践价值。
张洋[7]（2012）在《多目标防空火力分配技术研究》文中提出空袭与防空作战已经成为现代战争的主旋律,导弹已经成为空袭的主战武器。其中弹道导弹由于具有突防能力强、破坏力大,并能携带多枚弹头、核武器弹头等优越性,成为现代战争中最具有威胁性的攻击性武器之一。对于弹道导弹空袭作战,现有防空作战面临新的挑战,防空系统在时效性、目标威胁判定、目标火力分配和总体毁伤性能等方面提出了更高的要求。对于多目标来袭问题,也就是多个对象来袭问题,其火力分配是防空作战的主要内容,合理有效的火力分配决定着一场战争乃至整个战役的局势。而目前对于弹道导弹的火力分配问题,存在着没有统一的威胁指数指标、目标威胁评估方法过于依赖主观经验以及火力分配算法对敌毁伤效率不高的不足,因此论文开展了针对弹道导弹威胁定义、目标威胁评估和火力分配的研究工作。现有的导弹威胁评估,主要是针对空空导弹、地空导弹等。而对于弹道导弹的研究主要集中在突防概率问题上,其威胁评估尤其是中远程弹道导弹的威胁评估鲜有文献涉及。基于此,在深入分析了弹道导弹的各项参数基础上,创新性地提出了弹道导弹的6要素威胁度定义,并建立了相应的威胁评估模型。同时,采用信息度关联法的方法对多目标进行了评估方法,该方法适用于目标权重完全未知、部分未知等多种情况,改善了目标权重由现有专家决策的不足,提高了算法的实用性和效率。防空反导体系中的火力分配的目的是协调各火力点并充分发挥多火力平台整体优势,并寻求在给定约束条件下总的射击效果最好的分配方案,因此需要建立火力分配数学模型和求解分配算法。首先,分析了现有多目标火力分配算法的优缺点,并在对来袭目标初始分群的基础上,提出了改进遗传算法完成了多目标火力分配策略,该策略提高了算法搜索效率。其次,建立多目标防空火力分配仿真系统,对上述相关理论、方法进行了仿真验证,结果表明基于遗传算法的改进火力分配方法充分考虑了多平台之间的协调,能够发挥多平台火力互补的优势；同时,给出了每个火力平台下属火力单元的具体火力分配数目,尤其是随着来袭目标数目的增多,算法在搜索时间、效率以及对敌毁伤效果方面有较大提高。
王书齐[8]（2011）在《可变模糊集多属性决策理论在大型编队防空决策中的应用研究》文中指出论文以陈守煜教授可变模糊集决策理论为基础,借鉴可变模糊集决策理论在水文学及水资源领域成功运用的经验与方法,将其应用于大型编队防空决策研究中。论文综述了选题背景及国内外研究状况、研究了空中威胁环境,梳理了大型编队防空军事物理过程、对比研究分析了相关模糊决策理论与方法,建立了防空决策相关准则和指标体系,研究解决大型编队防空中的编队编成、威胁判断、兵力配置及火力分配方法中的重点问题,佐证了可变模糊集决策理论在军事决策领域应用的适用性和有效性。研究表明：大型编队面临的空中威胁十分严峻,其防空军事物理过程涉及编队编成、威胁判断、火力资源分配、攻防效能评估等诸多辅助决策研究问题,具有典型的多层次、多任务、多属性、多目标、非结构等决策特征,是一项复杂的系统工程。目前关于决策理论方面的研究成果不少,但真正应用到实际工程上的很有限,主要原因在于理论与实践的适用性和滞后性上,特别是军事领域的特殊性所致。作者通过研究可变模糊集决策理论及在水文学及水资源领域的运用实践,将可变模糊集决策理论及最新成果研究应用到军事领域。针对大型编队编成方法及方案优选问题,论文提出了基于可变模糊优选规划理论的大型编队编成与优选,研究解决军事决策中难以综合考虑定量与定性因素相结合的不足,处理了大型编队编成方案的制定及方案优选过程中的相关决策指标问题,所建模型以非线性相对优属度作为决策变量（编队待选舰艇）权重系数,理论上更为严谨合理,目标函数物理意义更为明晰。对参与优选方案的决策人员,采用非等权重的处理方法。对比分析了直接采用优选模型与采用定级处理优选模型的优选方法,给出了对比结论。针对大型编队的对空威胁判断问题,基于可变模糊聚类优选理论与方法,从目标威胁判断研究现状、目标类型聚类识别、目标威胁程度可变模糊评估、目标攻击方向区分四个方面对目标威胁判断问题进行了研究,对目标威胁等级评估方法采用二元语义进行了拓展。大型编队的兵力配置与火力分配是防空作战核心问题。论文运用基于多目标可变模糊优选及对策理论,从国内外研究现状、护航舰艇防空优化配置、防空舰载机防空优化配置、大型编队火力分配优化四个方面进行了研究。建立了兵力配置与火力分配相应准则,系统构建了相应的数学模型,进行了实例计算和分析比较,给出了分析结论。
赵玲[9]（2011）在《防御阵地智能火控及指挥决策系统研究》文中进行了进一步梳理末端防御系统是未来战场重要阵地的最后一道防线,具有重大战略意义。由于作战单元种类繁多,且防御对象均为高精尖技术武器,系统对实时性和快速决策能力提出了很高的要求,这也使得末端防御系统的设计成为一项极具挑战性的任务。本文的研究工作主要围绕末端防御智能火控及指挥决策系统的设计展开:首先,根据前人的研究资料与成果,设计了整个防御体系的模块结构和工作流程,基于敌我双方作战武器的分析对作战兵力进行了优化配置,使其能够在达到给定战术技术指标的同时避免多重毁伤。其次,在总体设计的基础上对火控指挥系统进行了研究。根据系统及其防御对象的特点,采用一种改进的多属性决策法进行威胁评估,客观地反映出来袭目标对阵地的威胁程度大小;另外建立了多重武器环境下的多目标模型,通过思维进化算法解决了火力分配问题,并利用仿真实例证明了火控系统的设计可以充分地满足末端防御系统对实时性与精确度的要求。最后,基于系统的一体化和完整性考虑,研究了效能评估和人机交互仿真技术。在详细分析了末端防御系统的指标体系的基础上,进行了云重心评判法效能评估,并借助MATLAB GUI完成了仿真系统的控件模型排版、回调函数设计等工作。最后通过实例演示生动地展现了人机交互的可视化和便捷性,为系统的一体化建设奠定了良好的基础。
童幼堂[10]（2009）在《舰空导弹指挥决策模型及应用研究》文中指出协同作战是舰艇编队为应对日益严重的空中目标威胁而提出的一种以信息完全共享为构架的新型作战模式,它克服了传统基于烟囱式武器系统构架的综合调度困难、信息共享程度低等缺陷,体现了防空作战“体系”与“体系”对抗的特征,显着提升了舰载武器的防空作战效能。本文在概括分析协同作战研究现状,分析协同作战模式下武器、控制设备、传感器和目标的柔性连接构架特点的基础上,对舰空导弹在小型舰艇编队协同作战模式下的来袭空中目标的威胁程度和编队舰空导弹火力分配、射击指挥决策方案优选进行了较为系统的研究。研究的主要内容如下:（1）提出一种将模糊集理论、神经网路、遗传算法综合的模糊优选神经网络目标攻击企图判别模型。利用协同作战模式下目标观察范围广,航迹跟踪时间长等特点,针对获取融合后的空中目标实施攻击过程的特征信息,建立神经网络判别模型,利用遗传算法良好的全局搜索能力,实现目标攻击企图的自动学习、实时判断,便于及时积累目标实施攻击的特征,更新攻击方式和方法的信息,全面判别目标攻击企图。（2）根据协同作战条件下大大增强了战场态势的感知能力,减少了因为缺乏目标信息而难于决策的困难,同时大量模糊信息、残缺信息的涌入增加了作出精确判断的难度的特点。应用模糊集理论,建立目标函数为全体样本属性对于全体级别加权广义欧氏权距离平方和最小的非线性规划模型。通过积累的样本库对模型进行迭代辨识,确认空中目标威胁等级模式识别的分类标准和属性权重。该模型可以实时用于空中目标的威胁等级识别,拓展后可以用于空中目标部分属性值残缺条件下的模糊识别。提出了部分距离替代法、直接等效法和最近原型法三种属性值残缺情况下的模糊识别方法算法。实现了对空中目标属性数据完整或残缺情况下使用相同模型进行威胁等级模糊识别,从而提高了舰艇编队对空防御作战自动化程度。（3）鉴于协同作战模式改变了传统固定链路“烟囱式”武器系统构架,实现目标、武器、控制单元、传感器的火力通道柔性连接,达到控制单元对传感器、火力单元实时灵活切换。在共享统一的战场态势基础上,拓展传统武器目标分配的概念,建立了空中目标突防期望值最小和组织抗击占用防空资源最少,适用于火力单元、打击目标、控制单元实时调度的火力分配模型,优化调度舰艇编队舰空导弹资源,提高舰空导弹资源的利用效率,有效提高了编队的防空作战效能。（4）编队火力分配中确定火力通道后,将提出舰空导弹多次射击方案序列概念,将模糊优选理论与动态规划原理结合起来,舰空导弹射击方案序列中的每一次射击作为一个阶段,建立以尽可能少占用防空资源、消耗舰空导弹最少、达到可靠毁伤来袭空中目标的模糊优选动态规划模型。根据不同战场态势条件下对防空资源的占用程度,灵活选取不同射击阶段各决策指标权重;根据可抗击的舰空导弹资源条件和来袭目标的威胁程度,实时求取对来袭空中目标多次抗击的优化射击指挥方案序列。减少对空中目标抗击时对舰空导弹资源的占用程度,从而有效提高舰艇编队对空中目标的作战效能,满足未来舰艇编队有效抗击多方向、多批次饱和攻击的要求,提高舰艇编队整体的防空作战能力,较好地解决编队协同作战预研中指挥决策的关键问题。最后对全文作了总结,并对有待进一步研究的问题作了分析和展望。
二、线性规划在最优火力分配辅助决策中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、线性规划在最优火力分配辅助决策中的应用（论文提纲范文）
（1）基于信息素启发狼群算法的UAV集群火力分配（论文提纲范文）
| 1 构建火力分配数学模型 |
| 2 算法实现 |
| 2.1 狼群算法 |
| 2.2 求解火力分配问题的WPA |
| 2.3 蚁群算法中的信息素启发规则 |
| 2.4 算法改进策略 |
| 2.5 PHWPA的实现步骤 |
| 3 算法验证及仿真 |
| 4 结 论 |
（2）高性能数值微分博弈 ——一种机器智能方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 人工智能与机器行为 |
| 1.2 机器智能 |
| 1.3 微分博弈论 |
| 1.3.1 微分博弈论发展简史 |
| 1.3.2 微分博弈论研究现状 |
| 1.4 高性能数值优化算法 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 论文框架 |
| 2 微分博弈基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 微分博弈理论基础知识 |
| 2.2.1 非线性与线性微分博弈 |
| 2.2.2 零和与非零和微分博弈 |
| 2.2.3 确定型与随机型微分博弈 |
| 2.2.4 二人与多人微分博弈 |
| 2.2.5 主从微分博弈 |
| 2.2.6 定量与定性微分博弈 |
| 2.3 微分博弈问题计算方法 |
| 2.3.1 微分博弈问题解析计算方法 |
| 2.3.2 微分博弈问题数值计算方法 |
| 2.3.3 微分博弈问题启发式计算方法 |
| 2.4 三类典型微分博弈问题及仿真算例 |
| 2.4.1 “冲突制衡”——竞争对抗微分博弈 |
| 2.4.2 “独善其身”——非合作微分博弈 |
| 2.4.3 “心有灵犀”——合作微分博弈 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 微分博弈问题数值优化求解算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 联立迭代分解正交配置法(SOCD)求解微分博弈 |
| 3.2.1 分解复杂场景下的微分博弈动态优化问题 |
| 3.2.2 正交配置法离散化微分博弈动态优化子问题 |
| 3.2.3 SOCD算法的最优性分析 |
| 3.2.4 SOCD算法仿真案例 |
| 3.3 联立直接间接混合法(SSD)求解微分博弈 |
| 3.3.1 SSD算法细节 |
| 3.3.2 SSD算法初值化策略 |
| 3.3.3 SSD算法仿真案例 |
| 3.4 滚动时域优化(RHO)求解不确定性微分博弈 |
| 3.4.1 RHO微分博弈数值求解算法细节 |
| 3.4.2 RHO微分博弈数值求解算法仿真案例 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 微分博弈问题高性能数值优化求解算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 微分博弈数值优化求解收敛性增强算法 |
| 4.2.1 基于回溯同伦法(HBM)的微分博弈数值优化求解初值化生成策略 |
| 4.2.2 微分博弈数值优化求解收敛深度控制算法(CDC) |
| 4.2.3 微分博弈数值优化求解收敛性增强算法仿真案例 |
| 4.3 微分博弈数值优化求解实时性提升算法 |
| 4.3.1 基于灵敏度信息的微分博弈数值优化求解实时性提升算法(SRI)背景知识 |
| 4.3.2 微分博弈数值优化求解SRI算法细节 |
| 4.3.3 微分博弈数值优化求解SRI算法仿真案例 |
| 4.4 微分博弈数值优化求解精确性提高算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 微分博弈问题数值优化求解算法结果稳定性分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 微分博弈优化求解结果稳定性分析 |
| 5.3 微分博弈优化求解结果稳定性分析仿真案例 |
| 5.4 本章小节 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 |
（3）多平台协同火力防空任务分配问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 多平台协同防空的作用 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多平台协同作战研究现状 |
| 1.2.2 火力防空任务分配模型 |
| 1.2.3 火力防空任务分配算法 |
| 1.2.4 问题研究难点 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 多平台协同火力防空任务分配问题建模 |
| 2.1 多平台协同火力防空想定 |
| 2.1.1 协同火力防空任务分配问题描述 |
| 2.1.2 防空场景想定和目标函数设计 |
| 2.2 来袭目标与防空平台作战模型 |
| 2.2.1 来袭目标类型 |
| 2.2.2 目标轨迹预测 |
| 2.2.3 主要防空作战资源 |
| 2.2.4 防空武器杀伤区与发射区模型 |
| 2.3 火力防空任务约束模型 |
| 2.3.1 拦截可行性判断 |
| 2.3.2 多平台协同火力防空约束模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 不确定环境下的火力分配 |
| 3.1 不确定信息条件下目标威胁度评估 |
| 3.1.1 威胁度评估属性的不确定性特征 |
| 3.1.2 基于逼近理想点方法的混合型多属性决策 |
| 3.2 不确定条件下武器对目标毁伤概率 |
| 3.2.1 武器落点的不确定性模型 |
| 3.2.2 目标位置的不确定性模型 |
| 3.2.3 毁伤概率的计算 |
| 3.3 其他情况下的不确定性因素分析 |
| 3.3.1 鲁棒优化基本理论 |
| 3.3.2 基于集合的鲁棒优化方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 多平台协同火力防空任务分配算法 |
| 4.1 多平台协同防空系统结构 |
| 4.2 单阶段多平台协同决策过程 |
| 4.2.1 启发式知识 |
| 4.2.2 约束处理 |
| 4.2.3 构造性启发式算法流程 |
| 4.2.4 分布式冲突消解方法 |
| 4.3 多阶段多平台协同决策过程 |
| 4.3.1 滚动时域优化方法 |
| 4.3.2 执行域内打击结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 仿真实验及分析 |
| 5.1 仿真设定 |
| 5.1.1 基本概念定义 |
| 5.1.2 仿真任务设定 |
| 5.1.3 仿真参数设置 |
| 5.2 实验结果和分析 |
| 5.2.1 有限弹药情景下拦截成功率测试 |
| 5.2.2 可填充弹药情景下拦截效率测试 |
| 5.2.3 计算时间测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（4）目标火力分配的优化算法（论文提纲范文）
| 1 常规解析火力分配法 |
| 2 智能进化火力分配法 |
| 3 混合式火力分配法 |
| 4 MOEA/D进化算法 |
（5）空袭火力资源分配综述（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 空袭火力资源分配的对抗性分析 |
| 3 空袭火力分配的对抗系统组成分析 |
| 4 火力分配研究现状 |
| 4.1 传统解析分配算法 |
| 4.2 智能优化分配算法 |
| 4.3 混合优化分配方法 |
| 5 空袭火力资源分配的改进方向 |
| 6 结束语 |
（6）基于几何模型优化的反舰导弹航路规划方法研究（论文提纲范文）
| 表目录 |
| 图目录 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和问题 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 相关领域研究现状综述与分析 |
| 1.3.1 反舰导弹航路规划问题领域研究现状 |
| 1.3.2 反舰导弹航路规划方法研究现状 |
| 1.3.3 多平台反舰导弹协同航路规划方法研究现状 |
| 1.3.4 研究现状总结 |
| 1.4 本文的研究思路和主要工作 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 主要工作 |
| 1.5 论文的内容安排 |
| 第二章 反舰导弹航路规划问题模型 |
| 2.1 相关概念及其定义 |
| 2.1.1 反舰导弹的航路模型 |
| 2.1.2 航路规划的相关定义 |
| 2.2 反舰导弹航路规划的约束条件 |
| 2.2.1 第一个航路转向点的性能约束条件 |
| 2.2.2 最后一个航路转向点的性能约束条件 |
| 2.2.3 相邻航路转向点之间航路距离的性能约束条件 |
| 2.2.4 航路转向角的性能约束条件 |
| 2.2.5 导弹总航路距离的性能约束条件 |
| 2.3 反舰导弹航路规划的数学模型 |
| 2.3.1 航路评价指标 |
| 2.3.2 目标函数的建立 |
| 2.3.3 航路规划的数学优化模型 |
| 2.4 反舰导弹航路规划空间建模 |
| 2.4.1 反舰导弹的航路特征 |
| 2.4.2 航路规划功能区域 |
| 2.5 航路规划形式化定义 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于几何学原理的航路规划方法 |
| 3.1 逆向航路规划过程 |
| 3.2 功能区域的几何学渐变规律 |
| 3.3 功能区域簇的战术意义 |
| 3.4 反舰导弹航路规划图形化快速逆推方法 |
| 3.4.1 具体步骤 |
| 3.4.2 应用实例 |
| 3.4.3 决策因素分析 |
| 3.5 基于几何可视图的自动航路规划方法 |
| 3.5.1 可视图方法简介 |
| 3.5.2 OACRPER-MAFO 算法总体流程 |
| 3.5.3 航路搜索 |
| 3.5.4 仿真实例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于几何知识引导型智能优化算法的航路规划方法 |
| 4.1 知识引导进化的智能优化算法 |
| 4.1.1 智能优化算法 |
| 4.1.2 知识引导进化 |
| 4.2 知识引导型智能优化算法的航路规划求解框架 |
| 4.2.1 知识引导方式 |
| 4.2.2 反舰导弹航路规划的特定领域知识 |
| 4.2.3 航路规划的求解框架及其运行机制 |
| 4.3 基于粒子群优化算法的航路规划方法 |
| 4.3.1 OACRR-PSO 算法基本思路 |
| 4.3.2 粒子表示与航路编码 |
| 4.3.3 解空间与初始化 |
| 4.3.4 适应度函数 |
| 4.3.5 进化公式设计 |
| 4.3.6 算法步骤 |
| 4.4 基于遗传算法的航路规划方法 |
| 4.4.1 CD-GA 算法基本思路 |
| 4.4.2 基本遗传算法及其约束引导机制 |
| 4.4.3 染色体编码 |
| 4.4.4 解空间范围 |
| 4.4.5 适应度函数 |
| 4.4.6 种群初始化 |
| 4.4.7 选择操作 |
| 4.4.8 交叉操作 |
| 4.4.9 变异操作 |
| 4.4.10 算法整体步骤 |
| 4.5 仿真实验与结果分析 |
| 4.5.1 OACRR-PSO 算法实验及分析 |
| 4.5.2 CD-GA 算法实验及分析 |
| 4.5.3 实验结果分析与总结 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于几何模型的多平台反舰导弹协同航路规划方法 |
| 5.1 多平台反舰导弹协同航路规划的总体思路 |
| 5.2 协同航路规划的区域划分方法 |
| 5.2.1 航路交叉现象及其不利影响 |
| 5.2.2 协同航路规划的区域划分模型 |
| 5.2.3 区域划分决策因素分析 |
| 5.3 航路规划条件下的火力分配方法 |
| 5.3.1 火力分配的概念探源及演变 |
| 5.3.2 协同航路规划的火力分配模型 |
| 5.3.3 协同航路规划的火力分配算法 |
| 5.3.4 仿真实例 |
| 5.4 协同航路规划的决策过程 |
| 5.4.1 协同航路规划的主要特点 |
| 5.4.2 协同航路规划的决策过程 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 反舰导弹航路规划仿真系统设计实现与应用验证 |
| 6.1 反舰导弹航路规划仿真系统的需求分析及功能组成 |
| 6.1.1 仿真系统的需求分析 |
| 6.1.2 仿真系统的功能组成 |
| 6.2 反舰导弹航路规划仿真系统的设计 |
| 6.2.1 仿真系统的结构组成 |
| 6.2.2 仿真系统的面向对象分析 |
| 6.2.3 仿真联邦的 SOM 描述 |
| 6.2.4 仿真联邦的 FOM/SOM 设计 |
| 6.3 反舰导弹航路规划仿真系统的实现 |
| 6.3.1 仿真策略和时间管理 |
| 6.3.2 模型的建立 |
| 6.3.3 联邦成员的实现 |
| 6.4 应用验证 |
| 6.4.1 作战想定及数据准备 |
| 6.4.2 仿真计算过程及结果 |
| 6.5 本章小节 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 本文的主要贡献 |
| 7.2 进一步的研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 作者在学期间参加的科研项目和获得的奖励 |
（7）多目标防空火力分配技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 |
| 1.2 多目标火力分配问题的国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容及章节安排 |
| 2 弹道导弹威胁度定义及多目标威胁排序 |
| 2.1 弹道导弹战略意义及发展趋势 |
| 2.1.1 弹道导弹的战略意义 |
| 2.1.2 弹道导弹发展趋势 |
| 2.2 弹道导弹威胁度定义 |
| 2.2.1 弹道导弹威胁度指标选取 |
| 2.2.2 弹道导弹各个威胁度定义 |
| 2.3 弹道导弹威胁评估 |
| 2.3.1 专家决策法 |
| 2.3.2 基于信息度关联法的威胁评估 |
| 2.3.3 仿真及结果分析 |
| 2.4 小结 |
| 3 基于遗传算法的改进多目标火力分配 |
| 3.1 多目标优化火力分配建模 |
| 3.1.1 多目标优化问题 |
| 3.1.2 多目标火力分配系统建模 |
| 3.2 遗传算法及其应用 |
| 3.2.1 遗传算法简介及应用领域 |
| 3.2.2 遗传算法特点 |
| 3.2.3 遗传算法构成要素 |
| 3.3 基于遗传算法的改进火力分配 |
| 3.3.1 现有基于遗传算法的火力分配实现方法 |
| 3.3.2 基于遗传算法的改进火力分配实现方法 |
| 3.4 小结 |
| 4 多目标防空火力分配仿真及分析 |
| 4.1 多目标防空火力分配 |
| 4.1.1 多目标防空火力系统组成 |
| 4.1.2 多目标防空指挥控制技术 |
| 4.1.3 多目标防空作战火力系统特点 |
| 4.2 作战想定及作战流程 |
| 4.3 仿真实现与分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（8）可变模糊集多属性决策理论在大型编队防空决策中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 军事决策研究方面 |
| 1.2.2 技术支撑研究方面 |
| 1.3 选题依据、目的及研究内容 |
| 1.3.1 选题依据 |
| 1.3.2 选题目的 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 模糊决策理论与方法综述 |
| 2.1 模糊决策理论与方法的发展 |
| 2.2 模糊决策理论与方法主要内容 |
| 2.2.1 模糊性与模糊集合概念 |
| 2.2.2 模糊数的排序 |
| 2.2.3 模糊决策指标的规范 |
| 2.2.4 属性权重的确定 |
| 2.3 模糊规划理论与方法 |
| 2.3.1 单目标模糊规划 |
| 2.3.2 多目标模糊规划 |
| 2.4 可变模糊集决策理论 |
| 2.4.1 几个重要概念 |
| 2.4.2 相对优属度 |
| 2.4.3 最大隶属原则的不适用性及级别特征值 |
| 2.4.4 可变模糊聚类循环迭代模型 |
| 2.4.5 可变模糊模式识别模型 |
| 2.4.6 可变模糊模式优选模型 |
| 2.4.7 可变模糊评价模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 大型编队防空与防空能力需求 |
| 3.1 空中威胁环境问题 |
| 3.1.1 反舰导弹武器 |
| 3.1.2 空袭战术特征 |
| 3.2 大型编队防空规则 |
| 3.2.1 及早发现,力争先机 |
| 3.2.2 优化部署,梯次配置 |
| 3.2.3 密切协调,主动配合 |
| 3.2.4 加强控制,避免误击 |
| 3.3 大型编队防空区域划分 |
| 3.3.1 防空预警区 |
| 3.3.2 防空作战区 |
| 3.4 大型编队防空指挥控制 |
| 3.4.1 防空作战指挥控制关系 |
| 3.4.2 防空指挥控制过程 |
| 3.4.3 防空指挥控制内容 |
| 3.5 大型编队防空能力需求 |
| 3.5.1 编队观察警戒能力 |
| 3.5.2 舰载机拦截能力 |
| 3.5.3 编队中远程防空拦截能力 |
| 3.5.4 编队近程防空拦截能力 |
| 3.5.5 编队防空作战电子对抗能力 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于可变模糊优选规划理论的大型编队编成与优选 |
| 4.1 编队编成优选指标体系的构建 |
| 4.1.1 编队对空探测能力 |
| 4.1.2 编队武器防空能力 |
| 4.1.3 编队空情信息处理能力 |
| 4.1.4 编队人员素质与训练水平 |
| 4.2 大型编队编成方案生成 |
| 4.2.1 护航舰艇编成模型构建 |
| 4.2.2 目标相对优属度的确定 |
| 4.2.3 定量目标的处理 |
| 4.2.4 定性目标的处理 |
| 4.2.5 权重的处理 |
| 4.2.6 模型的解算 |
| 4.3 大型编队编成方案优选 |
| 4.3.1 待选方案的确定 |
| 4.3.2 权重的确定 |
| 4.3.3 相对优属度的确定 |
| 4.3.4 方案优选 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于可变模糊聚类优选理论的目标威胁判断 |
| 5.1 目标威胁判断研究 |
| 5.1.1 国外威胁判断研究 |
| 5.1.2 国内威胁判断研究 |
| 5.2 目标类型聚类识别研究 |
| 5.2.1 目标类型聚类依据 |
| 5.2.2 目标类型聚类方法 |
| 5.2.3 目标类型证据特征 |
| 5.2.4 实例运用 |
| 5.3 目标威胁程度可变模糊评估 |
| 5.3.1 目标威胁程度评估的悲观原则 |
| 5.3.2 目标威胁程度评估的模糊聚类法 |
| 5.3.3 目标威胁程度评估的可变模糊评价法 |
| 5.3.4 目标威胁等级评估的二元语义模型与方法 |
| 5.4 目标攻击方向区分 |
| 5.4.1 攻击方向区分依据 |
| 5.4.2 攻击方向区分方法 |
| 5.4.3 实例检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于多目标可变模糊优选及对策理论的兵力配置与火力分配 |
| 6.1 护航舰艇防空优化配置 |
| 6.1.1 优化配置原则 |
| 6.1.2 防空哨舰优化配置 |
| 6.1.3 综合作战区防空舰艇优化配置 |
| 6.2 防空舰载机防空优化配置 |
| 6.2.1 舰载预警机优化配置 |
| 6.2.2 舰载歼击机优化配置 |
| 6.3 大型编队火力分配优化 |
| 6.3.1 火力分配优化准则 |
| 6.3.2 火力分配条件设定 |
| 6.3.3 火力分配模型构建 |
| 6.3.4 火力分配模型求解 |
| 6.3.5 应用实例 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 创新点摘要 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）防御阵地智能火控及指挥决策系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题的研究现状 |
| 1.2.1 末端防御系统的研究现状 |
| 1.2.2 智能火控系统的研究现状 |
| 1.3 课题涉及的关键技术 |
| 1.4 课题主要研究工作 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 末端防御系统的总体方案设计 |
| 2.1 阵地防御系统对抗目标分析 |
| 2.2 防御系统的结构与工作流程 |
| 2.2.1 防御系统结构框架 |
| 2.2.2 防御系统工作流程 |
| 2.3 防御系统自身参数设计 |
| 2.3.1 系统主要战术技术指标 |
| 2.3.2 弹炮结合武器杀伤区分析 |
| 2.3.3 光电/电子对抗作用区分析 |
| 2.4 作战单元的优化配置 |
| 2.4.1 弹炮结合系统的火力衔接问题 |
| 2.4.2 避免多重毁伤的兵力优化部署 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 末端防御系统的威胁评估研究 |
| 3.1 威胁评估算法的研究现状 |
| 3.2 威胁因素指数分析 |
| 3.3 威胁评估算法实现 |
| 3.3.1 末端防御威胁模型规划 |
| 3.3.2 传统TOPSIS 法实现步骤 |
| 3.3.3 改进 TOPSIS 法实现步骤 |
| 3.4 仿真验证 |
| 3.4.1 末端防御仿真算例 |
| 3.4.2 仿真结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 末端防御系统的火力分配决策 |
| 4.1 武器火力分配问题描述 |
| 4.1.1 火力分配准则与任务 |
| 4.1.2 二次防御能力指数 |
| 4.1.3 多重防空武器环境的火力分配 |
| 4.2 思维进化算法（MEA） |
| 4.2.1 MEA 的原理及相关术语 |
| 4.2.2 MEA 的结构与实现步骤 |
| 4.2.3 MEA 的收敛性分析 |
| 4.3 Pareto-MEA 算法 |
| 4.3.1 Pareto-MEA 的定义与算法实现 |
| 4.3.2 火力分配问题编码与实现方式 |
| 4.3.3 算法的机制评价与计算复杂度 |
| 4.4 仿真研究 |
| 4.4.1 火力分配实例仿真 |
| 4.4.2 仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 末端防御系统的效能评估体系 |
| 5.1 效能评估相关概念 |
| 5.1.1 效能评估的定义及步骤 |
| 5.1.2 末端防御指标体系的建立 |
| 5.2 防御系统评估指标分析 |
| 5.2.1 静态性能指标分析 |
| 5.2.2 动态性能指标分析 |
| 5.3 基于云重心评判法的效能评估 |
| 5.3.1 云重心评判法 |
| 5.3.2 效能评估步骤 |
| 5.3.3 作战实例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 末端防御一体化仿真系统研究 |
| 6.1 系统综合集成技术简介 |
| 6.1.1 系统集成的方法论基础 |
| 6.1.2 系统集成的工程化建模 |
| 6.2 末端防御系统集成一体化技术 |
| 6.2.1 体系结构技术 |
| 6.2.2 系统共性支持技术 |
| 6.2.3 系统建模仿真技术 |
| 6.3 末端防御系统人机交互界面设计 |
| 6.3.1 人机交互技术 |
| 6.3.2 仿真平台设计 |
| 6.3.3 仿真效果显示 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文主要工作及创新点 |
| 7.2 不足之处与研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文 |
（10）舰空导弹指挥决策模型及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状与进展 |
| 1.2.1 舰空导弹协同作战控制模式的形成与发展 |
| 1.2.2 舰艇编队舰空导弹协同对空防御指挥决策 |
| 1.3 本文研究思路及主要工作 |
| 2 融入遗传算法的模糊优选神经网络目标攻击企图判别模型 |
| 2.1 目标攻击企图判别问题 |
| 2.2 模糊优选BP神经网络模型及其网络拓扑结构的确定 |
| 2.3 基于遗传算法的权重优化算法 |
| 2.4 融入遗传算法的模糊优选神经网络智能决策模型 |
| 2.5 空中目标攻击企图神经网络判别 |
| 2.5.1 空中目标攻击企图判别模型输入参数 |
| 2.5.2 空中目标攻击企图判别模型判别结论参数 |
| 2.6 空中目标类型识别示例 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 空中目标威胁等级模糊模式识别模型 |
| 3.1 模糊模式识别理论 |
| 3.2 模糊目标威胁属性值的确定与表示 |
| 3.3 目标属性权重和分类标准的辩识算法 |
| 3.3.1 模糊辩识迭代算法 |
| 3.3.2 模糊辩识迭代模型的收敛性 |
| 3.4 目标属性数据残缺的模糊辨识 |
| 3.4.1 目标属性数据残缺描述 |
| 3.4.2 部分距离替代法模式辨识 |
| 3.4.3 直接等效法模糊辨识 |
| 3.4.4 最近原型法模糊辨识 |
| 3.5 目标威胁程度的模糊识别 |
| 3.5.1 目标属性值完整的威胁程度模糊识别 |
| 3.5.2 目标属性值残缺的威胁程度模糊识别 |
| 3.6 应用示例 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于协同作战的舰空导弹武器作战能力 |
| 4.1 编队对空探测能力分析 |
| 4.1.1 舰载雷达对空最大探测距离 |
| 4.1.2 对作战目标发现距离估计 |
| 4.2 基于协同作战的舰空导弹武器作战空域 |
| 4.2.1 舰空导弹的杀伤区 |
| 4.2.2 舰空导弹的发射区 |
| 4.2.3 舰空导弹的火力区 |
| 4.3 舰空导弹单发杀伤概率 |
| 4.3.1 制导误差规律 |
| 4.3.2 引信启动概率 |
| 4.3.3 目标条件坐标杀伤概率 |
| 4.3.4 单发杀伤概率的计算 |
| 4.3.5 影响因素分析 |
| 4.4 舰空导弹作战效能影响因素 |
| 4.4.1 目标机动的影响 |
| 4.4.2 目标电子干扰的影响 |
| 4.4.3 作战环境因素干扰的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 协同作战的舰空导弹火力分配模型 |
| 5.1 协同作战的舰空导弹指挥决策 |
| 5.1.1 舰艇编队对空防御交战过程 |
| 5.1.2 协同模式舰空导弹作战使用特点 |
| 5.2 协同作战舰艇编队防空队形配置分析 |
| 5.2.1 舰艇编队传统抗击来袭空中目标模式 |
| 5.2.2 舰艇编队协同抗击来袭空中目标模式 |
| 5.2.3 编队防空队形配置方法 |
| 5.3 舰艇编队协同作战舰空导弹对空火力分配模型 |
| 5.3.1 目标、武器、传感器调度决策优化目标函数的确定 |
| 5.3.2 舰空导弹目标、武器、传感器调度决策模型 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 舰空导弹射击指挥方案序列动态规划模型 |
| 6.1 影响确定射击指挥方案的主要因素 |
| 6.1.1 舰空导弹武器占用通道时间 |
| 6.1.2 舰空导弹可拦截次数 |
| 6.1.3 舰空导弹消耗量 |
| 6.1.4 目标毁伤概率 |
| 6.1.5 导弹武器系统可靠性 |
| 6.1.6 对空防御作战时各系统兼容性 |
| 6.2 多目标多阶段系统模糊优选动态规划模型 |
| 6.3 阶段射击方案指标权重确定 |
| 6.3.1 有序模糊关系矩阵的确定 |
| 6.3.2 指标权重的最小平方法确定 |
| 6.4 多阶段舰空导弹射击指挥方案动态规划模型 |
| 6.5 典型背景下舰空导弹射击方案序列示例 |
| 6.5.1 评估条件及典型背景假设 |
| 6.5.2 指标值的获取 |
| 6.5.3 指标权重的获取 |
| 6.5.4 计算结果及分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 论文的主要创新点摘要 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
四、线性规划在最优火力分配辅助决策中的应用（论文参考文献）
- [1]基于信息素启发狼群算法的UAV集群火力分配[J]. 刘森琪,王鸿,于宁宇,郝礼楷. 北京航空航天大学学报, 2021(02)
- [2]高性能数值微分博弈 ——一种机器智能方法[D]. 朱强. 浙江大学, 2020(01)
- [3]多平台协同火力防空任务分配问题研究[D]. 梅子杰. 北京理工大学, 2018(07)
- [4]目标火力分配的优化算法[J]. 陈龙,马亚平. 电子技术与软件工程, 2017(14)
- [5]空袭火力资源分配综述[J]. 周兴旺,丁颖峰. 电子信息对抗技术, 2016(06)
- [6]基于几何模型优化的反舰导弹航路规划方法研究[D]. 刘钢. 国防科学技术大学, 2013(10)
- [7]多目标防空火力分配技术研究[D]. 张洋. 大连大学, 2012(05)
- [8]可变模糊集多属性决策理论在大型编队防空决策中的应用研究[D]. 王书齐. 大连理工大学, 2011(09)
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