反艦導(dǎo)彈智能化作戰(zhàn)在線任務(wù)分配研究

楊秀霞，周硙硙，羅 超，張 毅

(海軍航空工程學(xué)院 控制工程系，山東 煙臺 264001)

反艦導(dǎo)彈智能化作戰(zhàn)在線任務(wù)分配研究

楊秀霞，周硙硙，羅 超，張 毅

(海軍航空工程學(xué)院 控制工程系，山東 煙臺 264001)

在預(yù)分配基礎(chǔ)上，研究反艦導(dǎo)彈多彈協(xié)同作戰(zhàn)的在線任務(wù)重分配。建立了多彈協(xié)同任務(wù)分配模型，采用基于拍賣協(xié)議的一致性方法研究在有中心彈和無中心彈情況下,分布式多彈協(xié)同任務(wù)重分配。實例仿真結(jié)果表明，分布式協(xié)同拍賣方法對解決多彈協(xié)同任務(wù)重分配問題是切實可行的，滿足了作戰(zhàn)系統(tǒng)對實時性和快速性的要求。

反艦導(dǎo)彈智能化作戰(zhàn)；在線任務(wù)重分配；分布式協(xié)同拍賣

0 引言

“遠(yuǎn)程精確打擊”是對海導(dǎo)彈攻擊的必然趨勢和高技術(shù)戰(zhàn)場的主要特點，對海導(dǎo)彈攻擊是打擊敵水面艦船的主要手段，而攻擊目標(biāo)的確定是攻擊任務(wù)中的關(guān)鍵要素。然而，隨著高精度制導(dǎo)裝備的迅速發(fā)展，其造價日益昂貴，因此在可靠地完成作戰(zhàn)任務(wù)的同時，如何充分發(fā)揮反艦導(dǎo)彈的作戰(zhàn)效能，減少不必要的浪費就成為實施作戰(zhàn)指揮時必須解決的首要問題，而任務(wù)分配則是其中的一個重要環(huán)節(jié)[1]。

在實際戰(zhàn)場環(huán)境中，將導(dǎo)彈攻擊目標(biāo)的任務(wù)分配分為兩個階段：預(yù)分配階段和重分配階段。預(yù)分配階段是在任務(wù)執(zhí)行開始前，針對戰(zhàn)場態(tài)勢所進行的任務(wù)分配。重分配則是在任務(wù)執(zhí)行過程中，出現(xiàn)緊急突發(fā)問題，不能按既定任務(wù)執(zhí)行方案執(zhí)行，此時需要對任務(wù)進行在線快速重分配。作為新型智能導(dǎo)彈，具有相當(dāng)?shù)腁TR能力，又有組網(wǎng)通信功能，因此各枚導(dǎo)彈可以共享、修正目標(biāo)信息，這使得在線任務(wù)重分配成為可能。

多彈任務(wù)分配體系結(jié)構(gòu)主要有集中式和分布式兩種形式。其中，分布式又分完全分布式及有限集中式兩種形式[2]。分布式分配結(jié)構(gòu)靈活，適應(yīng)分布式網(wǎng)絡(luò)化要求，可擴展性和魯棒性強，求解能力也有一定的優(yōu)勢，適用于環(huán)境變化較快、節(jié)點眾多且動態(tài)變化的場景。任務(wù)分配的求解方法主要有合同網(wǎng)協(xié)議[2]、組合拍賣[3]等市場算法和完全分布式的群集智能算法[4]。其中，市場算法計算速度快，具有多項式的求解時間，可近似找到最優(yōu)解。

本文在預(yù)分配基礎(chǔ)上，研究反艦導(dǎo)彈多彈協(xié)同作戰(zhàn)的在線任務(wù)重分配。建立多彈協(xié)同任務(wù)分配模型，采用合同網(wǎng)協(xié)議的一致性方法研究在有中心彈和無中心彈情況下分布式多彈協(xié)同任務(wù)重分配。

1 多彈協(xié)同自主任務(wù)規(guī)劃建模

以單彈群攻擊目標(biāo)為研究對象，可以推及彈群與彈群之間及多任務(wù)的分配。

假設(shè)對N枚彈{U1,U2,…,UN}和M個目標(biāo){T1,T2,…,TM}已經(jīng)完成任務(wù)分配，構(gòu)成了一個多類型導(dǎo)彈和目標(biāo)之間的分配矩陣XN×M，其中矩陣中的元素定義為：

(1)

目標(biāo)分配時需考慮下面的因素。

1)攻擊任務(wù)的收益值：

考慮協(xié)同攻擊

(2)

(3)

其中：

ρj表示第j個目標(biāo)Tj的重要性；

πj表示第j個目標(biāo)Tj的被擊毀概率值；

Pij表示Ui成功摧毀Tj的概率。

2)摧毀目標(biāo)的消耗值：

(4)

(5)

Di(j) =f(Plenij,Pthrij,rij)

=α1Plenij+α2Pthrij+(1-α1-α2)rij

(6)

其中：

υi表示導(dǎo)彈Ui的價值；

ζi表示Ui攻擊Tj的損耗函數(shù)；

Plenij表示Ui攻擊Tj的路徑代價；

Pthrij表示Ui攻擊Tj的危險代價；

α1、α2表示代價函數(shù)的各項權(quán)值，且α1+α2≤1；

rij表示Ui攻擊Tj時被擊毀的概率。

3)攻擊所有目標(biāo)所需時間：

(7)

(8)

其中，Len(Pi,Tj)表示Ui攻擊Tj的路徑長度，Vi表示導(dǎo)彈組的飛行速度，(xu(i),yu(i))表示導(dǎo)彈組i的位置坐標(biāo)，(xt(j),yt(j))表示第j類目標(biāo)Tj的中心位置坐標(biāo)。

2 基于分布式協(xié)同拍賣的在線自主任務(wù)重分配

在動態(tài)環(huán)境下，對導(dǎo)彈執(zhí)行任務(wù)的預(yù)先分配結(jié)果往往不能滿足任務(wù)要求，需要在線重分配。此時，需要在最短的時間內(nèi)得到較滿意的重分配結(jié)果。

在重分配時將每個導(dǎo)彈當(dāng)作一個智能體?；诙郃gent分布協(xié)同拍賣的目標(biāo)分配算法是一種具有實時效果的動態(tài)目標(biāo)分配算法。在此，“實時”并不是指計算時間越快越“實時”，而是指在滿足具體任務(wù)的計算時間按約束條件得到問題的解，即在規(guī)定時間內(nèi)給出問題的解。

1)有中心彈的全局網(wǎng)絡(luò)通信任務(wù)重分配

對具有中心彈通信的彈群，作為拍賣機制中的主持者對新的任務(wù)進行拍賣。對于傳統(tǒng)的拍賣每次都是拍賣一個物品，最后競價最高者獲勝。而在此采用的拍賣方法是，主持者每次對待可分配任務(wù)的目標(biāo)生成一定的拍賣順序，各競拍者按此順序進行任務(wù)競拍，各競拍者之間不存在競爭關(guān)系[5]。這種競拍機制減少了拍賣者和競拍者之間的交互，有利于減少目標(biāo)分配時間。

圖1是基于多Agent分布協(xié)同拍賣的目標(biāo)分配算法的流程圖，和一般的多Agent任務(wù)分配方法相比，此處所用的分布協(xié)同拍賣算法允許多枚導(dǎo)彈協(xié)同攻擊一個目標(biāo)。

2)無中心彈的局部通信任務(wù)重分配

在局部通信條件下，多智能彈的任務(wù)分配為分布式的?；诤贤W(wǎng)協(xié)議及多智能體一致性方法，采用分布式合同網(wǎng)協(xié)議的算法進行求解，每次循環(huán)分為投標(biāo)和一致性兩個階段。在分布式情況下，各智能彈不能確切知道各個任務(wù)的全局標(biāo)值和分配情況，只能通過相互間的通信用一致性的方法來獲得統(tǒng)一的標(biāo)值及消解分配沖突。分布式合同網(wǎng)協(xié)議算法不要求通信拓?fù)涔潭ú蛔?，但為了信息的一致性，通信拓?fù)漤毐３诌B通，分布式算法對通信連接具有一定的魯棒性。在一致性階段中，智能彈通過與相鄰近的其他智能彈的通信來更新標(biāo)值向量和分配向量，將當(dāng)前所保存的任務(wù)標(biāo)值更新為與其鄰接的各智能彈(包含該智能彈自身)所保存的最大值。由于缺乏全局信息，若出現(xiàn)多智能彈的獲利最大任務(wù)相同，而標(biāo)值也相同的情況，可選擇將任務(wù)分配給索引比較大的智能彈。如果多個智能彈所保存的標(biāo)值信息和分配結(jié)果保持Δ(Δ≤N-1，為通信網(wǎng)絡(luò)直徑，即圖中任意兩頂點間最大距離)個通信循環(huán)不變，則可認(rèn)為達(dá)到基本平衡狀態(tài)[6]，得到分配結(jié)果。圖2給出了局部通信時多彈分布協(xié)同拍賣的目標(biāo)分配算法流程。

圖1 具中心彈時的多彈分布協(xié)同拍賣目標(biāo)分配方案及其算法流程Fig.1 Distributed cooperation auction assignment flowchart with the centralized missile

圖2 局部通信時的多彈分布協(xié)同拍賣目標(biāo)分配方案及其算法流程Fig.2 Distributed cooperation auction assignment flowchart with local communication

3 問題求解實例

假設(shè)紅方艦艇編隊具有15枚導(dǎo)彈，攻擊藍(lán)方艦艇編隊10個海面目標(biāo)。其中各導(dǎo)彈成功擊毀目標(biāo)的概率及各彈攻擊目標(biāo)的威脅代價分別如表1和表2所示?？紤]這兩個因素，采用加權(quán)因子對二者進行權(quán)衡。預(yù)分配階段，隨機運行分布估計算法10次，統(tǒng)計結(jié)果見表3中的第一行。

表1 導(dǎo)彈成功擊毀目標(biāo)的概率

表2 各彈攻擊目標(biāo)的威脅代價

表3 目標(biāo)分配的仿真結(jié)果

從表3的預(yù)分配結(jié)果可知，各目標(biāo)均得到了分配，對照表2可以看出，有3枚彈分配給了威脅代價最高的目標(biāo)5，同時，各枚彈所分配的目標(biāo)并非是擊毀概率最大的，體現(xiàn)了各彈間的協(xié)同(適當(dāng)犧牲個體收益以求得整體收益最大化)。

假設(shè)在任務(wù)執(zhí)行過程中，導(dǎo)彈7故障，此時需要將其不能完成的任務(wù)作為被拍賣任務(wù)，經(jīng)過其他導(dǎo)彈協(xié)同拍賣后，由中標(biāo)導(dǎo)彈去執(zhí)行，從而得到該突發(fā)情況下的任務(wù)重分配方案。表3的第二行和第三行分別給出了具有中心通信的重分配結(jié)果及局部通信的重分配結(jié)果。當(dāng)中心通信時，在隨機生成一輪競拍次序后，原導(dǎo)彈7分配給目標(biāo)5的任務(wù)改由導(dǎo)彈5執(zhí)行。假設(shè)局部通信時，由導(dǎo)彈1至導(dǎo)彈15按編號順序兩兩之間相互通信，而導(dǎo)彈1和導(dǎo)彈15之間也可通信，即形成雙向環(huán)網(wǎng)。導(dǎo)彈7退出網(wǎng)絡(luò)后，其任務(wù)改由導(dǎo)彈8執(zhí)行。從仿真結(jié)果看出，分布式協(xié)同拍賣方法對解決多彈協(xié)同任務(wù)重分配分配問題是切實可行的，滿足了作戰(zhàn)系統(tǒng)對實時性和快速性的要求。

[1] 王文亮，張效義.反艦導(dǎo)彈協(xié)同作戰(zhàn)智能化發(fā)展趨勢[J].艦船電子工程， 2010,30(10)：1-6.

[2] 龍濤.多UCAV協(xié)同任務(wù)控制中分布式任務(wù)分配與任務(wù)協(xié)調(diào)技術(shù)研究[D].長沙：國防科技大學(xué)，2006.

[3] 劉波, 張選平, 王瑞, 等.基于組合拍賣的協(xié)同多目標(biāo)攻擊空戰(zhàn)決策算法[J].航空學(xué)報，2010,31(7): 1433-1443.

[4] 李大林, 李杰.基于PSO算法的多巡飛器任務(wù)分配方法[J].北京理工大學(xué)學(xué)報, 2010, 30(12): 1436-1439.

[5] 趙敏.分布式多類型無人機協(xié)同任務(wù)分配研究及仿真[D].南京理工大學(xué), 2009.

[6] 邸斌, 周銳, 丁全心.多無人機分布式協(xié)同異構(gòu)任務(wù)分配[J].控制與決策, 2013, 28(2): 274-278.

Anti-Ship Missile Intelligent On-line Operational Task Assignment

YANG Xiu-xia, ZHOU Wei-wei, LUO Chao, ZHANG Yi

(Department of Control Engineering, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001,China)

Based on the preassignment, the on-line reassignment of anti-ship missile cooperation operation is studied.The multiple missiles cooperation task assignment model is built.The auction method for consistence is used to the task reassignment when there existing centralized missile or no centralized missile.Simulation shows that the distributed cooperation auction method is practical for the task reassignment, which can satisfy the demand of real-time and rapidity.

Anti-ship missile intelligent operation;On-line task assignment;Distributed cooperation auction

10.19306/j.cnki.2095-8110.2016.04.007

2015-06-10；

2015-08-23。

航空科學(xué)基金(20135584010)

楊秀霞(1975-)，女，博士，副教授，主要從事導(dǎo)航、制導(dǎo)與控制方面的研究。

V448

A

2095-8110(2016)04-0038-04