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题名面向无人机海上侦察任务的自适应粒度分解策略研究
被引量：1
- 1
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作者
陈行军
王梓蒙
王义涛
聂俊峰
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机构
海军大连舰艇学院作战软件与仿真研究所
海军大连舰艇学院研究生队
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024年第1期131-138,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71701208)。
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文摘
无人机海上侦察作战任务自动规划的前提是任务分解,分解策略的通用性和分解粒度的合理性直接影响任务规划的速度和实际效果。对无人机海上侦察任务具有随机性强、复杂度高、动态性明显等特点,提出了一种基于军事领域知识库的无人机海上侦察任务自适应粒度分解策略,构建了无人机海上侦察领域知识图谱和自适应粒度任务分解模型,并以海上编队护航背景下的无人机侦察任务为例,实施了任务分解策略验证,结果表明分解策略较传统任务分解方法具有更佳的稳定性和适应性。
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关键词
海上作战
无人机侦察
任务分解
知识图谱
自适应粒度
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Keywords
maritime combat
UAV reconnaissance
task decomposition
knowledge graph
adaptive granularity
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分类号
E917
[军事]
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题名无人机蜂群作战任务规划研究现状与展望
被引量：10
- 2
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作者
孙彧
潘宣宏
戴定成
杨杰
解学昊
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机构
海军指挥学院
解放军
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024年第1期1-15,共15页
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基金
军事类研究生基金资助课题(JY2021A009)。
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文摘
无人机具有低成本、无伤亡、操作简便、灵活可靠等作战优势,在多次局部冲突中大放异彩,而无人机蜂群是一种以大量无人机为基础节点的新型作战样式,近年来受到各军事强国的持续关注。任务规划作为无人机蜂群遂行作战任务的核心,也是其发挥作战能力的关键之一。阐述了无人机蜂群作战任务规划的基本概念和流程,着重从任务分配和航迹规划两个方面,分析了任务规划模型和约束条件,对比了各类典型方法的优缺点,并从场景构设、规划模型、规划要素、推演评估、规划模式等5方面阐述了无人机蜂群作战任务规划的关键问题及发展趋势,对无人机蜂群的作战样式探索和任务规划研究具有参考借鉴意义。
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关键词
无人机蜂群
作战任务规划
任务分配
航迹规划
研究现状
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Keywords
UA V swarm
combat mission planning
task allocation
trajectory planning
research status
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分类号
V37
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名军事重症医学在现代战伤救治中的作用与任务
被引量：1
- 3
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作者
李维勤
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机构
东部战区总医院重症医学科
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出处
《医学研究与战创伤救治》
北大核心
2024年第12期1233-1237,共5页
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文摘
军事重症医学是军事医学和重症医学的重要分支和交叉领域,与通用的重症医学相比,具有突发性、群体性、条件限制性、环境和致伤因素特殊性等特点,在历次战争中已逐渐形成完整的技术体系,在现代战伤救治中具有不可替代的作用,显著降低战伤致死率,并深刻改变了战伤救治模式。文章归纳总结了近年来十个在战场中验证的军事重症医学理念、技术创新,包括战术战伤救治(TCCC)、损伤控制复苏、重症飞行转运、冻干血浆和低体温预防装置等,同时简述了军事重症医学独特的基础理论、基本问题、关键技术及其实际应用,提出军事重症医学的使命和任务,即研究特殊环境(野战/高热/高寒/高原/减压等)及特殊武器造成的致命伤的重症救治措施。
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关键词
军事重症医学
战伤救治
使命
任务
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Keywords
military critical care medicine
combat trauma care
mission
tasks
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分类号
R826.1
[医药卫生—临床医学]
R459.7
[医药卫生—急诊医学]
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题名作战使命分解与任务建模方法
被引量：28
- 4
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作者
杨世幸
阳东升
张维明
黄金才
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机构
海军兵种指挥学院
国防科技大学C~
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2009年第8期24-29,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60504036)
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文摘
为解决联合作战计划的多样性、复杂性与不确定性,在计划的基础工作上,定义了基本概念,包括作战想定、作战使命、子任务与元任务,提出了任务描述方法、使命分解原则与分解方法,实现了不同分解方法在结果上的同一性,为作战计划的标准化、程序化与智能化奠定了基础。
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关键词
作战使命
分解
作战任务
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Keywords
combat mission ,decomposition ,combat task
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分类号
C394
[社会学]
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题名协同空战中基于任务分解的任务协调机制研究
被引量：7
- 5
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作者
徐安
赵思宏
寇英信
孙亮
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机构
空军工程大学工程学院
空军航空大学
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出处
《电光与控制》
北大核心
2010年第2期21-25,34,共6页
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基金
空军重点科研项目基金(KJ06085)
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文摘
协同空战任务决策的一个关键是编队内部的协调。基于复杂系统的一般求解方法,结合人工智能领域的MAS技术,提出了一种任务协调的分步实现方法。首先,就复杂的协同作战任务提出了一种分级分解思想,通过6级分解,将一项复杂作战任务分解为单个作战Agent的阶段性战术级任务,实现了协同作战任务的细化和量化,为各Agent协同完成复杂任务奠定了基础。在任务分解的基础上,建立了多Agent任务协调的数学模型,在合同网协议的基础上,提出了一种基于市场行为的编队内部的任务的动态协调机制。各作战Agent通过市场协议动态地选择适合自己的作战任务(包括协作性的和非协作性的),以编队总体效用最大化为目标,高效地实现了任务的动态、分布式的分配。仿真结果表明,提出的基于任务分解的协同任务协调机制效果较好,对作战任务决策起到了基础性的作用。
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关键词
协同空战
任务分解
任务协调
合同网协议
智能决策
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Keywords
cooperative air combat
task decomposition
task coordination
contract net protocol
intelligent decision-making
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分类号
V271.4
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名基于协同相关度的作战任务分解优化
被引量：14
- 6
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作者
王伟
刘付显
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机构
空军工程大学防空反导学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2017年第11期107-110,共4页
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文摘
针对协同作战中任务分解的优化问题,构建了任务协同相关度的量化模型。对作战任务中几个基本概念进行定义,从时间、逻辑、功能3个维度对任务间的协同关系进行了形式化描述,在此基础上,建立了任务协同关系的综合度量模型。最后,通过设置任务协同度阈值的方法,对协同紧密的任务进行聚合,实现任务分解的优化。通过仿真实验验证了模型的可行性和有效性。
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关键词
协同作战
任务分解
协同关系
量化模型
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Keywords
cooperative combat, task decomposition, cooperative relation, quantitative model
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分类号
E917
[军事]
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题名一种具备协作机制的市场化无人战斗机任务分配方法
被引量：1
- 7
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作者
张雷
王道波
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机构
南京航空航天大学自动化学院
空军装备研究院通信导航与指挥自动化研究所
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第S1期534-538,545,共6页
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文摘
当多无人战斗机编队需要对多个目标的敌方阵地进行攻击时,如何在有限的无人战斗机中选择最优的任务分配方案是UCAV编队能够有效完成任务的关键。首先提出了的方案优劣判定定理,然后将目标看作优化对象,根据UCAV的数目和目标的数目之间的差别制定了相应的任务分配策略。其次,基于相应的任务分配策略提出了具备合作机制的市场化的任务分配方法。该方法通过市场上买卖的方法和优化目标之间的相互协作,可以求出满足帕累托优化条件的最优任务分配方案。最后将本方法和基于粒子群的任务分配方法进行了对比分析并且进行了仿真验证。仿真结果表明使用本方法可以消除使用粒子群算法给帕累托最优方案的求解带来的不确定性。在局部代价和收益发生变化时,通过局部协调就可以获得最佳任务分配方案。
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关键词
无人战斗机
任务规划
任务分配
多目标优化
帕雷托优化
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Keywords
unmanned combat air vehicle(UCAV)
mission planning
task allocation
multi-objective optimization
Pareto optimization
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分类号
E926.31
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名基于遗传算法的航空兵出动架次计算方法
被引量：7
- 8
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作者
张迎新
徐元子
殷军
吉宁
郭栋
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机构
解放军
空军指挥学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2021年第4期162-166,共5页
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文摘
针对航空兵出动架次计算问题,基于资源受限项目调度理论进行问题描述和建模,以给定兵力对目标任务的最大出动架次为效能指标,分析影响因素和约束条件,建立了问题数学模型。根据问题模型特点,采用遗传算法进行求解,针对染色体编码问题,设计了一种扩展任务列表编码方法;针对初始解集求解问题,提出了一种基于优先规则的出动架次分配算法。并构建了航空兵出动架次计算仿真算例对问题模型和求解算法进行验证,实验结果表明,所提模型和算法能够有效求解大规模航空兵出动架次计算问题。
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关键词
出动架次
遗传算法
作战规划
任务资源分配
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Keywords
sortie
genetic algorithm
combat mission planning
task resource allocation
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分类号
TJ76
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名任务主体二元约束下作战任务分解EVA方法
被引量：4
- 9
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作者
刘乾
鲁云军
陈克斌
韩梦瑶
郭亮
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机构
国防科技大学信息通信学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第7期2201-2210,共10页
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基金
国家社会科学基金(2020-SK-C-104)
全军军事类研究生资助课题重点项目(JY2019B071)资助课题。
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文摘
针对复杂作战任务分解中存在的随意性、不确定性问题,综合考虑任务主体能力属性和结构特征等二元约束,提出了一种由子任务集提取(extraction,E)、约束检验(verification,V)、子任务集调整(adjustment,A)等步骤递进循环形成的任务分解EVA方法。首先,构建了全局任务空间,提出基于任务匹配的子任务集提取方法;其次,针对任务主体能力属性和结构特征的二元约束,建立了子任务集调整模型,通过改进精英保留策略,引入任务分解粒度和交叉变异概率动态调整策略,提出了一种引进的非支配排序遗传算法-Ⅱ(improved non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,INSGA-Ⅱ)算法;最后,进行仿真实验,验证了算法相较于传统多目标优化算法在解集多样性、收敛性和时间性能上的优势。研究结果表明,所提方法能够使决策者依据任务主体实际自主调控任务分解结果,在一定程度上克服了传统方法过度依赖主观经验,忽略任务主体能力属性、结构特征约束的问题。
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关键词
作战任务分解
任务主体
二元约束
任务提取约束检验子任务集调整方法
多目标优化
任务分解
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Keywords
combat task decomposition
task subject
binary constraints
extraction-verification-adjustment(EVA)method
multi-objective optimization
task descomposition
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分类号
E917
[军事]
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