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题名基于智能对抗进化的联合火力打击任务规划方法
被引量：9
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作者
刘昊
张策
丁文韬
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机构
国防大学联合作战学院
国防大学研究生院
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出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期1287-1296,共10页
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基金
国家社会科学基金项目(16GJ003-051)
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文摘
针对常规联合火力打击任务规划方法很少涉及敌我对抗,导致评估环境发生变化的问题,提出一种基于敌我对抗进化的智能对抗进化算法。该算法以遗传算法为基础,将模拟生物竞争机制引入敌我双种群,互为评估条件实施对抗进化。依据敌我战场态势图构建观察-判断-决策-打击(OODA)超网络,计算OODA循环效率、确定敌我打击排序,通过多代对抗进化获得能够适应战场动态变化的任务规划最优个体。仿真结果表明:多代进化后的最优个体相比于标准优化结果,战场动态适应性更强,联合火力打击胜率更高,应对突发情况的响应机制更完善,能够有效地解决联合火力打击任务规划的评估优化问题。
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关键词
联合火力打击
任务规划
智能对抗进化
遗传算法
超网络
观察-判断-决策-打击循环
人工智能
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Keywords
joint fire attack
mission planning
intelligent confrontation evolution
genetic algorithm
super-network
observe-orient-decide-act cycle
artificial intelligence
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分类号
E837
[军事—战术学]
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