一种基于熵权及主观经验赋权的协同作战效能评估方法

    公开(公告)号:CN118095961A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410461529.7

    申请日:2024-04-17

    IPC分类号: G06Q10/0639 G06Q50/26

    摘要: 本发明属于协同作战效能技术领域,公开一种基于熵权及主观经验赋权的协同作战效能评估方法,对协同作战过程中单一作战平台和协同编队的探测性能、打击性能、电磁干扰性能、通讯性能、生存性能等五种关键作战性能进行评估。提出针对评估对象、性能评估、能力评估、评估指标的层次分析评估方法。结合有/无人协同编队特性提出海选指标、主观筛选指标、客观筛选指标等一整套有人无人协同编队能力评估指标筛选方法。为了使有/无人协同性能评估过程中的指标赋权更加合理,结合主观和客观赋权法,提出基于熵权及主观经验的指标赋权方法。最后,基对有人无人协同编队中的单一平台和不同时间节点的编队性能进行全面的评估,供有人机判断决策及战术优化。

    一种基于多准则决策算法的协同空战最优杀伤链搜索方法

    公开(公告)号:CN118364946A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410461397.8

    申请日:2024-04-17

    摘要: 本发明属于协同作战杀伤链评估技术领域,公开了一种基于多准则决策算法的协同空战最优杀伤链搜索方法。通过对已有杀伤链路作出评估,搜索出网络中执行任务效果最好的杀伤链路,并对该链路进行评估。首先对协同作战网络进行高阶网络重构,通过单纯形来捕获系统中的高阶关系,用2‑单纯形描述系统的协同侦察、提供火控级信息等3个节点之间相互协同的关系。考虑OODA环的执行时间、完成执行任务的损耗、链路暴露风险、网络拓扑结构、飞机平台性能和特性作为最优链路搜索指标,设定任务权重以考虑任务特性。通过多准则决策算法计算属性相对优势、链路相对优势和总体优势度,并根据总体优势度对目标值进行排序,链路优势越大,目标值越大。

    一种复杂约束条件的异构多智能体任务分配方法

    公开(公告)号:CN117474276A

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311541161.7

    申请日:2023-11-20

    IPC分类号: G06Q10/0631 G06F17/16

    摘要: 本发明属于多智能体任务分配技术领域,公开了一种复杂约束条件的异构多智能体任务分配方法。基于扩展基于共识的捆绑算法,以提高各种复杂约束条件下异构多智能体任务分配的效率和准确性。本发明弥补了由于任务复杂度的提高和环境约束的变化,同构多智能体完成任务的效率明显低于异构多智能体协作的效率的缺陷。并在新任务出现和智能体失效两种动态场景下,改进了任务包构建和冲突解决机制,以处理多智能体复杂任务拆分的子任务执行时序约束、任务资源约束和固定智能体间通信拓扑约束。数值仿真结果表明,新任务产生场景的任务分配时间为0.19s,智能体场景的任务分配时间为0.34s,进一步证明了所提出的算法具有快速高效的异构多智能体任务分配效率。