基于神经网络TSP算法的防空作战火力分配

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基于改进模糊神经网络算法的炮兵火力运用方案评估

第39卷第1期2017年2月指輝控制与仿真Command Control &SimulationYol. 39 No. 1Feb.2017文章编号：1673-3819( 2017) 01-0025-05基于改进模糊神经网络算法的炮兵火力运用方案评估$刘铜、李小全、王永良、王键2(1.南京炮兵学院，江苏南京211132;2.解放军65565部队，辽宁丹东118105)摘要:针对炮兵火力运用方案评估中的主观性和不确定性等问题，将模糊理论融入到B P神经网络对其进行评估，并通过多种群自适应遗传算法对神经网络进行优化以提高评估的效率。

构建了炮兵火力运用方案评估指标体系、评估流程和评估模型。

最后，结合实例进行了仿真验证分析，得出了较为可靠的结论，为炮兵火力运用方案评估提供了有效方法。

关键词：炮兵火力运用方案；评估；神经网络；模糊理论中图分类号:T J810. 3 +7;E917 文献标志码：A D0I:10.3969/j.issn.1673-3819.2017.01.006Assessment of Artillery Fire Application Plan Based onImproved Fuzzy BP Neural NetworkLIU Tong1, LI Xiao-quan1, WANG Yong-liang1, WANG Jian2(1.Nanjing Artillery College，Nanjing 211132;2.Unit 65565 of P L A，Dandong 118105，China)Abstract ：To solve the subjection and uncertainty problems in the assessment of artiller^^fire application plan，the fuzzy the-or^^is used in the BP neural network to assess them.The multiple population self-adaptive genetic algorithm is used to optimize the neural network to improve the efficiency of assessment.The index system，process and the model of the artiller^^fire application plan assessment are structured.In the final，an example is given to set up an analysis of simulation and validation，which proves an liable result and provides an effective way to assess the artiller^^fire application plan.Key words：artillery fire application plan;assessment；neural network;fuzzy theory联合作战下，炮兵作为对地火力突击的主体力量，火力运用的正确与否直接影响到指挥员的战斗决心。

基于神经网络的炮兵火力计划评估与优选研究

ＬＩＪｅＱＩｉＮＧｑｎＳＸｉｉｇＨＡＮＧｏｕＷＡＮＧｈｎｉｇＢａｌＳｅｐｎ
（ｍｙＯｆｉｅａｅＡｒｆｃｒＡｃｄｍｙ，Ｈｅｅ２０３）ｆｉ３０１
ＡｓｒｃＴｏｖｈｕｊｃｉｅｅｓｎｌｄｅｓｉｐｉｚｇｔｅｌｎｏｒｉｅｙｆｅｏｒｉｅｔｂｉｅｎｅａｕｔｎｌｎｐｉｂｔａｔｏｓｌｅｔｅｓｂｅｔｎｓｄｂｉｎｓｏｔｉａｆｔｌｒｒｐｗｅ，ｓａｌｈｓｖｌａｉａａｄｏｔｖａｎｎｍｉｎｈｐａｌｉｔｓａｏ —
本文提出了基于神经网络的炮兵火力计划评估与优选方法可有效解决这一问题，托计算机神经网络的辅助决策功依能，学客观地对炮兵火力计划实施评估与优选。本文在科
耋
１引言
炮兵火力计划的评估与优选是优化我炮兵部队作战中拟制炮兵火力计划的关键工作。信息化条件下的作战，战
／一
、、Ｊ
输入样本
２日徊寸
首先假定有ｍ个火力计划
备选方案，其数学表达式Ａ
场情况瞬息万变，传统的炮兵火力评估与优选方法，如层次分析法、模糊聚类分析法等，为主观因素对其干扰较强，人
ａｄｐｏｅｔｃｅｔｆｃｌｅｓａｄｉｎｖｔｏｎｆｒｈｒｉｐｏｉｅｅｗａｉｈｃｍｂｉｅｕｌａｉｅａｄｍｅｕａｌｅｈｄｏａｓｓｎｒｖｓｉｓｓｉｎｉｉａｎｓｎｎｏａｉｎｉｕｔｅｔｒｖｄｓａｔｗｙｗｈｃｏ＇ｌｎｓｑａｉｔｖｎｎｓｒｂｅｍｔｏｓｔｓｅｓｔ

基于神经网络TSP算法的防空作战火力分配

基于神经网络TSP算法的防空作战火力分配
李丹;王巨海;陈振雷
【期刊名称】《火力与指挥控制》
【年(卷),期】2006(031)004
【摘要】基于神经网络TSP算法建立了防空作战火力分配模型,并通过在计算机上仿真运行了实例,优化了火力分配方案.这是对解决防空作战火力分配问题的一种有益的尝试与探索,同时也对防空作战指挥决策和理论研究以及指挥自动化系统建设提供了参考.
【总页数】4页(P42-45)
【作者】李丹;王巨海;陈振雷
【作者单位】防空兵指挥学院,河南,郑州,450052;防空兵指挥学院,河南,郑
州,450052;防空兵指挥学院,河南,郑州,450052
【正文语种】中文
【中图分类】E211
【相关文献】
1.基于火力分配环的舰艇编队防空作战体系结构研究 [J], 马颖亮;程继红;单鑫
2.基于人工免疫算法的舰艇编队防空火力分配研究 [J], 刘洪龙;史红权
3.基于遗传算法的要地防空武器系统最优火力分配模型研究 [J], 高志华;陈健;文建国;李木易;孙媛
4.基于动态自适应遗传算法的舰艇防空火力分配 [J], 傅调平;陈建华;李刚强
5.基于并行遗传算法的舰艇编队防空火力分配方案 [J], 季大琴;宋剑;范婷婷
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基于BP神经网络和实验数据的火力打击效能预测

·48·兵工自动化Ordnance Industry Automation2018-0837(8)doi: 10.7690/bgzdh.2018.08.011基于BP神经网络和实验数据的火力打击效能预测郭忠伟1，李赵建伟2，周兆才2，王皓䶮2(1. 陆军炮兵防空兵学院军政基础系，合肥 230031；2. 陆军炮兵防空兵学院研究生管理大队，合肥 230031)摘要：针对火力打击效能预测问题，构建基于作战实验数据和BP神经网络的预测方法。

设计火力打击效能实验和数据采集处理，构建6-18-1型BP神经网络预测模型，并通过作战实验数据样本进行验证。

结果表明，火力打击效能预测仿真值与实验值相近。

关键词：作战实验数据；BP神经网络；火力打击；效能预测中图分类号：TP311.56 文献标志码：AEffectiveness Prediction of Firepower Fighting Based onBP Neural Network and Experimental DataGuo Zhongwei1, Li Zhaojianwei2, Zhou Zhaocai2, Wang Haoyan2(1. Department of Military & Political Basis, Army Artillery Air Defense Academy, Hefei 230031, China;2. Administrant Brigade of Postgraduate, Army Artillery Air Defense Academy, Hefei 230031, China)Abstract: Aiming at the problem of fire fighting effectiveness prediction, a prediction method based on operational experiment data and BP neural network is built. We designed the fire fighting effectiveness experiment and data acquisition and processing, built the 6-18-1 BP neural network prediction model, and verified it through the operational experimental data samples. The results show that the simulation results of fire fighting effectiveness prediction are similar to the experimental ones.Keywords: operational experimental data; BP neural network; fire fighting; effectiveness prediction0 引言为能在复杂战场环境中更有效地打击目标，需对火力打击效能进行预测。

《现代防御技术》第34卷(2006年)主题分类索引

装备采购线性合同优化研究 … …… …… …… …… …… …… …… …… …… 杜为公，和军，英杰（曾崔３—１）４
空间预警系统建立导弹目标优先级的多属性决策 … …… …… …… …… …… 牛轶峰，梁光霞，林成（１沈４— ）
电子作战目标威胁评估方法初探 ……… …… …… …… …… …… …… …… …… …… 程立斌，林春应（６—３）２
新型驱护舰编队舰空导弹防御体系射击效能研究 …… …… …… …… … 李晓，王峰，中南，（１）张等４— ８
美国海军水面舰艇导弹防空体系分析 ……… … ……… …… …… … ……… … …… …… …… 贺泳（２）４— ０
防御技术的新发展和新问题 …… …… … ……… …… …… …… …… … ……… … …… …… …… 成楚之（６一Ｉ）
防空兵群动态防空抗击效率评估模型研究
… …… …… …… …… …… …… … …… … 孙巨为，贾春雨（７６— ）
地空导弹火力单元作战效能标准化问题研究 …… …… …… …… …… … 汪靓，朱雪平，松洁，（唐等６—１）１
维普资讯
Ａ２
《现代防御技术》３第４卷（０６年）２０著者索弓
现代防空体系中三层作战问题研究 … …… …… …… …… 彭小龙（６—１）６
地空导弹群火力优化分配模型 … …… ……… … …… …… ……… … ……… 田秀丽，亦斌，国平（崔王６—２）Ｏ防空群掩护固定目标兵力区分模型构建 …… …… …… …… …… …… … 徐霄冰，张涛，惠琦，（等６—２）４信息化条件下防精确打击的策略 …… …… …… …… …… ……… …… …… 郝延军，敬荣，鲒松（舒叶６—２）８

基于遗传算法的防空兵群(团)火力分配模型

ｄｆｎｅｆｒｅｂｓｄｏｅｅｉｌｏｉｍ，ｎｎｌｉｅｎｅａｌ．Ｔｅｃｌｕａｉｇｒｓｌｓｓｏｈｔｈｅｅｅｓｏｃａｅｎｇｎｔｃａｇｒｔｈａｄｆａｙｇｖｓａｘｍｐｅｈａｃｌｔｅｕｔｈｗｔａｅｎｗｉｌｎｔ
ＷＡＮＧｉｎ — ｉｇＪａ —ｐｎ
（３６ｒｙＵｉ，ＬＢｉｎ００２，ｈｎ）６９１ＡｍｎｔＰＡ，ｅｉｇ１０１Ｃｉａｊ
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ｉｐｗｒａｓｇｍｅｔｉｏｅｏｈｓｍｐｒｎａｋｏｉｎｏＦｒｏｅｓｉｎｎｓｎｆｔｅｍｏｔｉｏｔｔｔｓｓｆｒｆｇｃｍｍａｄｏｉｄｆｎｅｆｒｅｅａｉｒｎｆａｒｅｅｓｏｃ
ｄｆｎｅｆｒｅａｄｅｔｂｉｅｅｒｐｗｒａｓｎｎｍｏｅａｄｃｃｌｔｇｓｐｒｇｏｐ（ｏｐ）ｏｉｅｅｓｃ，ｎｓｌｈｓｎｗｆｅｏｅｓｉｍｅｔｄｌｎａｕａｉｔｓｆｒｕｃｒｓｆｒｏａｓａｉｇｌｎｅｏａ
维普资讯
第２卷第６３ｏ期
文章编号：０９４（０６００００１６— ３８２０）６— ０９— ４０
计算机仿真
２６６０年０月０
基于遗传算法的防空兵群（）火力分配模型团
ｄｆｎｅｏｅａｉｎａｄｔｅｅｏｅａｅｔｅｔｒｅｆｉｄｆｎｅＣＩｓｓｅｅｅｓｐｒｔｎｈｒｆｒｒａｇｔｏｒｅｅｓｙｔｍ．Ｔｏｖｈｒｂｅｏｈａｏｓｌｅｔｅｐｏｌｍ，ｃｎｅｔｏａｌｈｏｖｎｉｎｌｔｅｙｉｔｇｒｐｏｒｍｍｉｇｍｅｈｄｉｓｄＨｏｅｅ，ｉｐａｔｃ，ｔｅｃｎｅｔｏａｔｏａｔｒｅｓｏａｅ．ｎｅｅｒｇａｎｔｏｓｕｅ．ｗｖｒｎｒｃｉｅｈｏｖｎｉｎｌｍｅｈｄｈｓｈｅｈｒｇｓｔＴｈｒｆｒｅｅｏｅ，ｔｉａｅｓｓｔｅｓａｄｒｅｅｉｇｒｈｔｏｖｈｉｅｏｒａｓｇｍｅｔｄｃｓｏｒａｒｈｓｐｐｒｕｅｈｔｎａｄｇｎｔａｏｔｍｏｓｌｅｔｅｆｐｗｅｓｉｎｎｅｉｉｎｆｉｃｌｉｒｏ

基于改进遗传算法的反舰导弹火力分配研究

Ｖｏ１．４０．Ｎｏ．８Ａｕｇ，２０１５
火力与指挥控制
ＦｉＣｏｎｔｒｏ１＆ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏ１
第４０卷
第８期
２０１５年８月
文章编号：１００２ — ０６４０ｌ２０１５】０８ — ００９０ — ０４
ｓｏｌｖｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍａｒｅｂｏｔｈｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｍｂｉｎｅｓｄｅｃｉｍａｌｅｎｃｏｄｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｐａｒｔｉａｌ，ｉｔｆｎｅｓｓ－ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄａｄａｐｔｉｖｅ
ａｎｔｉｓｈｉｐｍｉｓｓｉｌｅｉｓｔｈｅｉｆｒｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｔｔｅｒ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅａｎｔｉｓｈｉｐｍｉｓｓｉｌｅｉｆｒｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄａ
中图分类号：ＴＰ７６０．２；ＴＪ７６１．１文献标识码：Ａ
ＡｎｔｉｓｈｉｐＭｉｓｓｉｌｅＦｉｒｅＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＧｅｎｅｔｉｃ

基于神经网络的防空武器多目标火力分配模型_张雷

j 0 , i≠ j
c *
U / i=
∑T
j= 1
ij
* V i j - U i /R i + I i ( 13)
偏流 I x = B * m - C* O x i 则某一特定神经元 x i 运动方程为
42神经网络优化算法优化神经网络采用连续型hopfield网络chnn如图3sigmoid非线性特性连续型hopfield网络每个神经元具有连续时间变化的输出值神经元之间全互联神经元模型为对于chnn能量函数e可定义为131414式中若f1是单调递减且连续的则能量函数正是单调递减且有界的文献1已证明对理想运算放大器有15因此从任意初态开始chnn按一定的状态轨迹运动最终能达到网络的稳定状态或渐进稳定状态即e的极小点
∑
m
A (_ , p j ) = ～ i
1 。
i= 1
( 3) 目标威胁排序权重 W
目标威胁排序也称威胁估计 , 是目标分配的重要依据。通过威胁估计给出目标威胁权重 , 也是一个极其复杂的问题 , 有传统的数学规划方法 , 也出现了威胁估计专家系统 , 较简单的排序可以考虑运用层次分析法, 将目标按不同层次排序。 4 . 2 神经网络优化算法 ( 1) 优化神经网络采用连续型 H op fie ld 网络 (CHN N ), 如图 3 和图 4所示。每个神经元具有连续时间变化的输出值 , 神经元之间全互联 , 权值 T i j= T j i。神经元模型为
2 多目标火力分配问题的数学优化模型
基本问题假定 : m 批空中来袭目标 , n 个防空火力单位。空间约束条件 : 设 P i j为第 i 个目标相对第 j 个火力单位的航路捷径 , P m ax为第 j 个火力单位可杀伤目标最大航路捷

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文章编号：０２０４（０６０ — ０２０１０ — ６０２０）４０４ — ４
基于神经网络ＴＰ算法的防空作战火力分配Ｓ
李丹，巨海，王陈振雷
（空兵指挥学院，南郑州防河４０５）５０２
摘要：于神经网络ＴＳ基Ｐ算法建立了防空作战火力分配模型，通过在计算机上仿真运行了实例，化了火力分配方并优
的效率指标值组合，据此将目标分配给相应的火并
力单位的问题。这与ＴＳＰ问题有着极其相似之处：其火力单位对空中目标的射击效率指标相当于旅行
中城市间的距离，ＴＳ而Ｐ解决的最优城市访问次序在防空兵火力分配问题上相当于火力单位对空中目
ｄｓｒｂｕｉｎ．ｔｉｅｅｉｉｌａｔｍｐｔｉｈｅｅｒｈｏｆｆｒｓｒｂｉｎａｒｄｆｎｅｏｐｒｔｏａｄｉｌｏｉｔｉｔｏＩｓａｂｎｆｃａｔｅｎｔｅｒｓａｃｉｅｄｉｔｉｕｔｏｎｉｉｅｅｓｅａｉｎ，ｎｔａｓｏｆｒａｒｆｒｅｅｔｔｈｃｓｏｎｍａｎｎｄｔｅｔｏｅｉｅｅｒｈ．ｆｅｅｅｒｎｃｏｂｏｈｔｅｄｅｉｉ — ｋｉｇａｈｈｅｒｔｃｒｓａｃＫｅｒｓ：ｙｗｏｄＴＳＰ，ｉｆｎｓｐｅａｉｎ，ｉｅｄｓｒｂｕｔｏｎａｒｄｅｅｅｏｒｔｏｆｒｉｔｉｉ
ｔｅＴＳｈＰ．Ｔｈｏｇｐｌａｉｎｔｅｅａｌｎｃｍｐｔｒｗｅｈｖｄｃｄｔｅｏｔｚｄｐｏｅｔｏｉｅｒｕｈａｐｉｔｏｈｘｍｐｅｉｏｕｅ，ａｅｅｕｅｈｐｉｅｒｊｃｆｆｃｍｉｒ
标的最优选择。．
１基于神经网络ＴＳ算法的防空作Ｐ战火力分配
１１问题的基本描述．
然而，存在着差异：Ｐ问题解决的是单个也ＴＳ
旅行者对多条路径的选择而防空火力分配解决的是多个火力单位对多个空袭目标的选择，ＴＳ且Ｐ问题是最小值优化问题，火力分配问题是最大值优化问题。考虑到多个火力单位对多个空中目标的选择可分解为单个火力单位对多个空中目标的选择和多个火力单位对单个空中目标的选择两部分来综合实现，且通过一定方法可进行最大值与最小值优化并的转换，适当改进了相关算法将神经网络ＴＳ故Ｐ算法移植入来解决防空火力分配问题。
中图分类号：２１Ｅ１文献标识码：Ａ
Ｒｅｅｒｈｏｒｓｒｂｔ０ｎｓａｃｎＦｉｅＤｉｔｉｕｉｎｉ
ＡｉｆｎｓｒＤｅｅｅＯｐｅａｉｎｂｓｄｏｒｔｏａｅｎＴＳＰ
引言
神经网络是模仿人脑智能、维等功能的非线思性自适应动力学系统，似于生物系统，类以神经元为基本运算单元，成了一种互连的分布式存贮信息组的计算智能信息处理系统，有很强的自学习性，具自组织性。用基于神经网络ＴＰ算法来处理防空火采Ｓ力分配问题，一方面可以克服威胁度与有利度评估时主观因素对问题本身的影响，另一方面，也可大大缩短火力分配的解算时间，尤其在对多目标火力单位进行分配时效果尤为突出。
案。这是对解决防空作战火力分配问题的一种有益的尝试与探索，时也对防空作战指挥决策和理论研究以及指挥自动化系同统建设提供了参考。
关键词：经网络ＴＰ算法，空作战，力分配神Ｓ防火
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Ｖｏ．１。．１３Ｎｏ４
Ａｐｉ，０６ｒｌ２０
火力与指挥控制
ＦｉｅＣｏｎｒｌａｄＣｏｒｔｏｎｍｍａｄＣｏｔｏｎｎｒｌ
第３１卷
第４期
２００６年４月
Ｌｎ，ＡＮＧｕｈｉＣＨＥＮｈｎｌｉＩＤａＷＪ — ａ，Ｚｅ —ｅ
（ｉＤｆｎｅＦｒｅＣｍｍａｄＡｃｅｙＺｅｇｈｕ４０５，ｈｎ）Ａｒｅｅｓｏｃｓｏｎｄｍ，ｈｎｚｏ５０２Ｃｉａ
初用来解决的是旅行者如何在每个城市只能访问一
次同时又遍历访问所有城市的前提下，取最佳分配是通过对各火力单位对空中目标射击的效率指标进行评估，后按照一定规则找出最大然
Ａｂｔａｔ：ｓｒｃＴｈｉａｅａｓａｉｈｅｓｐｐｒｈｓｅｔｂｌｓｄａｍｏｄｌｏｆｔｅｆｒｓｒｂｕｉｎｉｉｅｅｅｏｐｒｔｏｓｄｏｅｈｉｅｄｉｔｉｔｏｎａｒｄｆｎｓｅａｉｎｂａｅｎ