發(fā)布時(shí)間：2020-11-15 01:57

　　 武器-目標(biāo)分配問(wèn)題一直是軍事研究領(lǐng)域中的一個(gè)重要課題。武器-目標(biāo)分配是根據(jù)己方武器和敵方目標(biāo)的綜合作戰(zhàn)能力,對(duì)武器進(jìn)行合理的分配,以期對(duì)目標(biāo)的打擊具有較為滿(mǎn)意的結(jié)果。本文主要引入友鄰傷害因素,在打擊敵方目標(biāo)時(shí)考慮對(duì)敵方目標(biāo)周?chē)�非�?duì)抗單位(友鄰)的影響,研究了具有友鄰傷害約束的武器-目標(biāo)分配模型的建模與仿真。首先,本文系統(tǒng)地分析和總結(jié)了武器-目標(biāo)分配問(wèn)題的研究現(xiàn)狀,并指出其中的不足;其次,在已有的武器-目標(biāo)分配模型的研究基礎(chǔ)上,在模型中引入友鄰傷害因素。在選擇武器打擊敵方目標(biāo)時(shí),考慮對(duì)敵方目標(biāo)周?chē)�友鄰單位的影�?提出友鄰傷害的計(jì)算方法;以友鄰傷害不能超過(guò)給定值為約束,以對(duì)敵方目標(biāo)的打擊效果最好(毀傷的敵方目標(biāo)的價(jià)值最大)為目標(biāo),建立第一種模型;同樣以友鄰傷害不能超過(guò)給定值為約束,給定預(yù)期的對(duì)敵方目標(biāo)單位的毀傷程度,在滿(mǎn)足預(yù)期打擊效果的同時(shí),使超過(guò)預(yù)期部分的打擊所花費(fèi)的價(jià)值最小化為目標(biāo)構(gòu)建第二種模型;最后,將組合拍賣(mài)算法結(jié)合深度優(yōu)先搜索對(duì)建立的模型進(jìn)行計(jì)算,實(shí)現(xiàn)了在滿(mǎn)足友鄰傷害約束和對(duì)敵方的打擊效果符合預(yù)期的條件下,使過(guò)度打擊耗費(fèi)的代價(jià)最小。并對(duì)建立的模型和算法進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果表明本文構(gòu)建的模型具有一定的實(shí)用價(jià)值。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類(lèi)】：E07
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 WTA問(wèn)題的研究現(xiàn)狀
    1.3 現(xiàn)有研究存在的不足及發(fā)展方向
    1.4 本文主要工作及內(nèi)容安排
2 理論基礎(chǔ)
    2.1 問(wèn)題描述
    2.2 武器-目標(biāo)分配模型
    2.3 拍賣(mài)算法
3 建模
    3.1 模型假設(shè)
    3.2 近鄰傷害的計(jì)算
    3.3 武器-目標(biāo)分配模型Ⅰ
    3.4 武器-目標(biāo)分配模型Ⅱ
    3.5 本章小結(jié)
4 武器-目標(biāo)分配模型求解
Calc（）算法'>    4.1 計(jì)算單個(gè)武器的毀損效應(yīng)的Kill_Calc（）算法
Gen（）算法'>    4.2 生成最小武器組合的Row_Gen（）算法
Controlled（）算法'>    4.3 武器-目標(biāo)分配的Opt_Controlled（）算法
Fractions（）'>    4.4 輔助算法Calc_Fractions（）
5 實(shí)驗(yàn)
Kill（）'>    5.1 對(duì)比算法 Min_Kill（）
    5.2 測(cè)試環(huán)境和結(jié)果
    5.3 數(shù)據(jù)分析
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文目錄

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本文編號(hào)：2884199