复杂情况下武器—目标协同分配快速决策模型与算法研究

Most of the fire assignment or fire coordination problems can be classified as a kind of Weapon Target Assignment (WTA) process. WTA in many complex situations should focus on the simulation of the horizontal and vertical cooperation process of different weapons, and consider the uncertainty of the target states and arrivals. This project considered the high demand of the time of weapon-target cooperative assignment process, and the characteristics of complex nonlinear time varying multiple constraints problem: (1) Based on the relation matrix and the prior and posterior probability, the parameters of the cooperative relationship and the uncertainty of the target will be described. The model is set to include two stages (weapon-target initial assignment and target-fire allocation), the concept of shoot priority degree will be introduced. (2) Based on the correspondence between the target and the time, and through the time decomposition method, several problems that need to be solved on one time window are transformed into solving a single problem on several sub time periods, eliminate the time variable, which can reduce the difficulty of the original problem. (3) A modified particle swarm optimization (PSO) algorithm will be developed by embedding a reverse predictor within the basic algorithm to avoid premature convergence without significantly reducing convergence speed, and adding a repulsive force to keep the diversity of both local and global optima.

很多火力分配或火力协同问题可以归为一类武器—目标分配（Weapon Target Assignment, WTA）问题，复杂情况下的WTA要着力模拟不同武器的横向和纵向协同过程，并考虑目标状态和到达的多种不确定性。本项目着眼于武器—目标协同分配对时效性的较高要求，结合非线性时变多约束问题特点：首先，基于关系矩阵和先验、后验概率对武器之间协同关系和目标不确定性进行参量化描述，采用武器—目标初分配和目标—火力点分配两阶段建模的方法，引入火力点射击有利度的概念，以此构建武器—目标协同分配模型。其次，立足于目标和时间对应关系，将同时需要求解的多个问题转换为在多个子时间段上对单个问题进行求解，消除时间变量，降低原问题难度。最后，设计基于吸引子和逆向子进行扰动的改进粒子群求解算法，克服传统算法易早熟陷入局部最优、探索和开发能力不足等缺点，改善粒子的多样性、全局寻优能力和速度，解决模型的快速求解问题.

防空反导力量是中央军委明确重点建设的新型作战力量，是国家具有战略意义的防御力量，着力提升防空反导体系作战能力是夺取空天安全乃至国家安全战略制高点的必然要求。部队训练和演习多次表明对来袭目标的漏分、错分和重复分是当前决策失误的主要表现。如何高效规划火力是防空反导火力运用的核心热点，是考虑多因素、多准则下的组合优化问题，也是当前指挥决策亟待解决的瓶颈难题。本项目以提升防空反导火力规划效果为目标，立足于复杂情况下武器—目标协同分配对时效性和可靠性的较高要求，结合复杂时变不确定多约束问题特点，力求从理论和技术方法上寻得创新突破。. 面向协同的目标状态和到达不确定情况下的武器—目标分配建模。定义协同关系矩阵、协同度和协同偏离度等参数，以表征协同特征及参量化关联关系；区分目标流的多波次随机到达和多强度泊松到达等情况，基于经验概率对目标生死状态和到达的不确定性进行描述。基于此，引入射击有利度概念，明确武器—目标分配时机和目标函数、变量设置和约束条件等，突破以往研究不考虑时间约束局限，建立“武器—目标—时间”的一对一匹配模型，为解决一类非线性时变多约束规划问题提供了新的建模方法。. 基于时间段分解方法处理和简化模型。将问题总时间按规则进行分解，细化武器与目标之间随时间变化的关系，得到武器对目标在多个子时间段的射击关系；即将需要同时求解的多个问题转换为在多个子时间段上对单个问题进行求解，消除时间变量，降低直接求解难度，避免任务冲突，为降低求解规模及对不确定因素的敏捷化响应提供一种新的处理方法。. 基于改进粒子群算法高效求解模型。引入逆向子保持粒子个体和全局的多样性；引入吸引子增加敏感区域的粒子密度，摆脱局部最优点的吸引；设置非线性递减的粒子间距以增强全局寻优能力。基于此，可克服算法易早熟陷入局部最优、探索和开发能力不平衡等缺点，改善粒子多样性和寻优能力，为多目标多约束非线性规划问题提供一种快速求解算法。. 本项目成果对于装备研制、作战运用和辅助决策有一定理论和应用价值，可直接用于解决一类多型号武器混编、多通道火力协同、多目标随机到达的不确定资源协同规划问题，也可拓展用于其它非军事问题。