邵建兆, 畢義明, 錢大慶, 翟世梅
(1. 第二炮兵工程大學初級指揮學院, 陜西 西安 710025; 2. 第二炮兵裝備研究院, 北京 100085)
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雙層火力協(xié)同反導作戰(zhàn)中的火力調(diào)度
邵建兆1, 畢義明1, 錢大慶2, 翟世梅1
(1. 第二炮兵工程大學初級指揮學院, 陜西 西安 710025; 2. 第二炮兵裝備研究院, 北京 100085)
雙層火力協(xié)同反導作戰(zhàn)中的火力調(diào)度是一個動態(tài)的復雜決策過程,運用靜態(tài)調(diào)度和單純的在線調(diào)度算法都無法得到最優(yōu)的結(jié)果。根據(jù)雙層協(xié)同火力反導的原理,分析攔截窗口,并構(gòu)建火力調(diào)度的模型。針對時間、資源以及來襲戰(zhàn)術(shù)彈道導彈(tactical ballistic missile,TBM)彈頭威脅系數(shù)等約束條件,提出在線調(diào)度中的重調(diào)度的攔截火力調(diào)度算法,給出計算步驟和流程。仿真結(jié)果表明,該算法能有效地對雙層協(xié)同火力反導進行火力調(diào)度,同時與單純的在線調(diào)度火力分配方法相比,該方法的分配結(jié)果在要地生存能力、時效比、費效比等方面都占優(yōu)。
時間約束; 雙層火力協(xié)同; 反導; 在線調(diào)度; 重調(diào)度
由于戰(zhàn)術(shù)彈道導彈(tactical ballistic missile,TBM)性能的不斷提升,單純的末端低層防御攔截TBM彈頭的概率已經(jīng)很低,集國家預警系統(tǒng)、指揮控制系統(tǒng)和攔截系統(tǒng)等系統(tǒng)于一體的多層反導體系已成為發(fā)展趨勢[1]。對多層反導體系的研究主要包括預警探測系統(tǒng)、指揮決策和攔截系統(tǒng)等方面,其中攔截系統(tǒng)火力調(diào)度問題一直是研究的重點。攔截系統(tǒng)火力調(diào)度是一個求解線性或非線性優(yōu)化決策的問題[2-3],其目的是為了優(yōu)化武器與目標的分配方案,使攔截效率最高,即我方要地的生存能力最大。靜態(tài)武器目標分配(static weapon target assignment,SWTA)是NP-Complete問題[4],相關(guān)的研究主要集中在利用智能算法對約束分配模型進行求解,如遺傳算法[5-6]、人工免疫算法[7]、模擬退火算法[8]等。SWTA只考慮目標已知時的一次的最佳分配方案,而對于多層反導攔截,則需要根據(jù)來襲TBM彈頭的時間和攔截結(jié)果對攔截武器進行動態(tài)的分配。目前對動態(tài)武器目標分配(dynamic weapon target assignment,DWTA)問題的研究主要是基于馬爾可夫決策模型[9-10]、模糊決策[11]、分布式網(wǎng)絡決策[12]等,但這些方法很少考慮在線調(diào)度和來襲目標的狀態(tài)等問題。文獻[13]利用在線調(diào)度和重調(diào)度方法對連續(xù)多目標來襲下的艦艇防空火力分配問題進行了研究,很好的解決了艦艇防空DWTA問題,為DWTA的研究提供了思路。
目前,雙層火力協(xié)同反導是末端反TBM的比較合理的結(jié)構(gòu)[14-15],在對其進行DWTA時,要考慮攔截時間窗口、來襲彈道導彈的實施狀態(tài)、攔截效果以及攔截武器的狀態(tài)等因素。本文在分析攔截時間窗口、建立數(shù)學模型的基礎上,運用在線調(diào)度和和重調(diào)度的方法對雙層火力協(xié)同反導火力分配進行了研究。
雙層火力協(xié)同反導是指通過對地面高層攔截武器和低層攔截武器的在線協(xié)同規(guī)劃,攔截來襲的TBM彈頭的過程,包括對來襲TBM彈頭的末端高層攔截和低層攔截,分別由地空導彈末端高層、低層反導武器系統(tǒng)執(zhí)行作戰(zhàn)任務。末端高層攔截也稱區(qū)域高層反導,是指在大氣層內(nèi)高空(40-150 km)或大氣層外(150 km以上)的部分空域攔截目標,具有潛在的防御遠程及洲際彈道導彈的能力。末端低層攔截是指在大氣層內(nèi)低層(40 km以下)空域攔截目標,是目前技術(shù)上最為成熟的反導系統(tǒng)。雙層火力協(xié)同反導作戰(zhàn)示意圖如圖1所示。
圖1 雙層火力協(xié)同反導作戰(zhàn)示意圖
雙層火力協(xié)同反導是一個復雜的動態(tài)規(guī)劃過程,主要包括來襲TBM彈頭各階段攔截窗口的確定,來襲TBM彈頭各個時刻狀態(tài)的確定,彈目匹配等過程。
雙層火力協(xié)同攔截窗口[16]是指根據(jù)來襲TBM彈頭飛行特性和攔截武器的作戰(zhàn)指標計算出的攔截武器能攔截來襲TBM彈頭的一個發(fā)射時間區(qū)間段。
設i(i∈{ih,il})(i=1,2,…,n)表示第i個高層(或低層)攔截火力單元;j(j=1,2,…,m)表示第j枚來襲TBM彈頭;T0j時刻跟蹤雷達解算出的來襲彈頭的位置為P0(x0j,y0j,z0j),預測命中點以及發(fā)射窗口的計算過程描述如下。
(3) 高層兩次攔截的發(fā)射時間窗口分配:設高層攔截后效能評估的時間為th_p,第一次攔截時刻為Th_fire1j,攔截點坐標為Ph_fire1j(xh_fire1j,yh_fire1j,zh_fire1j),則Th_firej=Th_fire1j,th_fire1j為從P0j(x0j,y0j,z0j)到Ph_fire1j(xh_fire1j,yh_fire1j,zh_fire1j)所需的時間。分兩種情況討論:
要地防空反導的目標是使要地的生存能力最大,也就是使來襲彈頭的威脅最小,同時要盡早的對來襲導彈進行攔截,以形成多層攔截。因此火力分配的目標函數(shù)有兩個,分別表示為
(1)
(2)
式中,ωj表示來襲TBM彈頭對要地的威脅程度,ωj=αTT+αMjMj+αKK,其中T為被攻擊目標要地的重要性;M為來襲彈頭的威力;K為被攻擊目標要地的抗毀能力;αT,αM,αK為指標對應的權(quán)重系數(shù);xij(xij∈{0,1})表示用第i個火力單元對來襲的第j枚TBM彈頭進行攔截,pij為第i個目標通道對應的攔截彈對第j枚來襲彈頭的殺傷概率。
約束條件
(1) 時間約束
1) 設Tij為第i個火力單元對應的攔截彈對第j枚來襲彈頭的發(fā)射時刻,則對于高層攔截
(3)
同理,對于低層攔截
(4)
2) 對于來襲的TBM彈頭j和k,若Tij≠Tik,則按照最早攔截時間的攔截順序先進行攔截;若Tij=Tik,則比較威脅度ωj和ωk的大小,對威脅度大的先進行攔截,即
(5)
3) 若Tij為第i個火力單元攔截第j個目標的時刻,Tij+1為第i個火力單元攔截第j+1個目標的時刻,tq為第i個火力單元攔截連續(xù)攔截兩個目標的火力轉(zhuǎn)換時間,則
(6)
(2)資源約束
高(低)層攔截時,攔截彈的數(shù)量不能超過彈容量,則
式中,ni為第i個火力單元火力通道數(shù)。
雙層反導火力分配數(shù)學模型實質(zhì)是一個多目標決策問題。將多目標函數(shù)轉(zhuǎn)化為單目標函數(shù):
(7)
顯然,雙層反導火力分配問題是一個非線性整數(shù)規(guī)劃問題,當來襲彈到導彈和攔截導彈數(shù)量較小時,可用非線性規(guī)劃的經(jīng)典算法精確求解,當問題規(guī)模較大時,很難在有限時間內(nèi)求出解,此時只能用啟發(fā)式算法近似求解。
4.1在線調(diào)度與重調(diào)度
在線調(diào)度[17]是相對靜態(tài)調(diào)度而言的。靜態(tài)調(diào)度中是對目標任務已知的或事先確定好的,只需要進行一次計算就可以完成目標任務的調(diào)度分配方案。在線調(diào)度是根據(jù)當前已經(jīng)到達的任務和可利用的資源生成調(diào)度方案,當有新的任務到達時,要針對新的目標任務形成新的調(diào)度方案。在線調(diào)度有以下幾個特點:一是在線調(diào)度是以時間順序和資源的可利用狀態(tài)為依據(jù)的動態(tài)調(diào)度算法;二是在線調(diào)度過程中目標任務是隨機連續(xù)到達的,調(diào)度算法在當前狀態(tài)下無法預測未來的目標任務;三是在線調(diào)度方案一旦形成,方案就開始執(zhí)行,不能更改。
在線調(diào)度是會出現(xiàn)“短視”現(xiàn)象,即只依賴于當前已經(jīng)到達的目標的狀態(tài),無法預測未來可能到達的目標的信息,從而出現(xiàn)局部最優(yōu)的現(xiàn)象。重調(diào)度[18]是為了解決在線調(diào)度的“短視”現(xiàn)象,根據(jù)目標任務和可用資源的實時變化,釋放已生成的但還未執(zhí)行的在線調(diào)度方案,重新生成新的整體優(yōu)化調(diào)度方案的過程。重調(diào)度是在線調(diào)度的基礎上對其進行動態(tài)優(yōu)化過程。重調(diào)度算法是在在線調(diào)度過程中進行的,具備實時性,同時能根據(jù)在線調(diào)度過程中的時間和資源約束,返回當前最優(yōu)解。
4.2在線調(diào)度中的重調(diào)度算法
本文中在線調(diào)度算法采用集中調(diào)度,即所有調(diào)度方案由一個調(diào)度單元實施。運用在線調(diào)度中的重調(diào)度算法對末端雙層火力協(xié)同反導作戰(zhàn)中的火力進行調(diào)度,就是對最初的來襲TBM彈頭,先運用在線調(diào)度算法,依據(jù)來襲TBM彈頭的威脅度和攔截資源的狀態(tài)進行火力調(diào)度分配,當有新的來襲TBM彈頭時,先與已經(jīng)生成調(diào)度方案但尚未執(zhí)行的來襲TBM彈頭進行威脅度對比,如果新的來襲TBM彈頭威脅度大,則釋放已經(jīng)生成的調(diào)度方案,進行重調(diào)度,反之,則按照在線調(diào)度生成新的調(diào)度方案。運用在線調(diào)度中的重調(diào)度算法,主要是對新的威脅度高來襲TBM彈頭進行攔截時間和攔截資源的優(yōu)先分配,其中攔截資源按照先高層再低層的方式進行分配。
假設在TNs時刻,來襲TBM彈頭集合Nj的出現(xiàn),同時也為調(diào)度計算的開始時間,調(diào)度計算的返回時間為TNe,則ΔT=TNe-TNs為調(diào)度計算時間,為模型(7)的輸入。ΔT有絕對時間和相對時間兩種處理辦法。根據(jù)末端雙層火力協(xié)同反導作戰(zhàn)中火力在線調(diào)度算法的特點,本文借鑒文獻[13]中的分析,先給出ΔT的絕對時間估計值,然后針對計算結(jié)果進一步修正。
步驟 1T0時刻,來襲TBM彈頭集合為N0,對集合內(nèi)的元素進行威脅程度排序和攔截時間窗口計算。
步驟 2估算調(diào)度計算時間ΔT,以T0+ΔT時刻來襲TBM彈頭集合中元素位置狀態(tài)作為式(7)的計算輸入,結(jié)合時間窗口和資源約束,生成攔截火力調(diào)度方案,其算法流程如圖2所示。
圖2 在線調(diào)度算法流程圖
5.1算例仿真
5.1.1背景假設
(1) 敵方來襲TBM彈頭共3種6枚:其中M1型的3枚,編號為:M11,M12,M13;M2型的2枚,編號為:M21,M22;M3型的1枚,編號為:M31。來襲彈道導彈對要地的威脅系數(shù)如表1所示。
表1 來襲TBM彈頭威脅系數(shù)
(2) 我方有高低兩種類型攔截彈,分別為H型和L型,其中H型攔截彈有8枚,L型攔截彈有16枚,均在任意時刻可以發(fā)射。攔截彈對來襲TBM彈頭的攔截概率如表2所示。
表2 攔截彈對來襲TBM彈頭的攔截概率
(3) 假設來襲TBM彈頭的到達時機是隨機的,即被最早跟蹤識別的時刻是隨機的,分布密度為
攔截彈最早跟蹤識別的位置通過彈道方程和雷達方程計算確定。
5.1.2結(jié)果分析
利用Matlab編程,并進行仿真分析。仿真計算環(huán)境為:Win 7,2.4 GHz Intel Core 2 Quad,2 GB 1067 MHz DDR3內(nèi)存。
(1) 通過仿真得到攔截武器的攔截窗口分別如表3所示。
從表中可以看出,對TBM彈頭M11,M12,M13,M21可以高層攔截兩次,低層可以攔截一次;M22可以高層攔截一次,低層攔截一次;M31只能在高層攔截一次,且攔截窗口的時間區(qū)間較小,但威脅系數(shù)較大,所以攔截火力分配時應優(yōu)先考慮。
表3 攔截彈的攔截窗口
(2) 經(jīng)仿真計算得到目標函數(shù)的值為259.38。攔截彈的攔截時刻分布圖如圖3所示,其中圖中縱坐標上的刻度1,2,3,4,5,6分別代表來襲的TBM彈M11,M12,M13,M21,M22和M31。由圖3可以得到此次雙層火力協(xié)同反導的火力分配:來襲TBM彈頭M11在0 s時由高層火力單元1進行攔截,在60 s時由低層火力單元進行攔截;來襲TBM彈頭M12在4 s時由高層火力單元2進行第一次攔截,在60 s時由高層火力單元1進行第二次攔截,在72 s時由低層火力單元進行攔截;來襲TBM彈頭M13在24 s時由高層火力單元2進行第一次攔截,在64 s時由高層火力單元2進行第二次攔截,在78 s時由低層火力單元進行攔截;來襲TBM彈頭M21在20 s時由高層火力單元1進行攔截,在50 s時由低層火力單元進行攔截;來襲TBM彈頭M22在44 s時由高層火力單元2進行攔截;來襲TBM彈頭M31在40 s時由高層火力單元1進行攔截。
圖3 攔截彈的攔截時刻分布圖
(3) 圖4為本文的在線調(diào)度與重調(diào)度結(jié)合算法與僅為在線調(diào)度算法的攔截概率的對比圖。通過分析可以看出,隨著來襲TBM彈頭的增多,在線調(diào)度和重調(diào)度相結(jié)合火力分配后要地的生存概率明顯高于單純的在線調(diào)度分配后要地的生存概率;單純的在線調(diào)度分配所需的攔截彈量較多,且效費比較低;來襲TBM彈頭的威脅系數(shù)對要地的生存概率的影響較大,在火力分配時應重點考慮。
5.2仿真分析
5.2.1要地生存概率對比分析
圖5為來襲TBM彈頭數(shù)目分別為6、8、12、15、20、30時在線調(diào)度與重調(diào)度結(jié)合算法與僅為在線調(diào)度算法計算得出的要地生存概率對比圖。從圖中可以看出,隨著來襲TBM彈頭數(shù)目的增多,在線調(diào)度與重調(diào)度結(jié)合算法得到的要地的生存概率明顯高于單純的在線調(diào)度算法。
圖4 兩種算法對比圖
圖5 兩種算法要地生存概率對比圖
5.2.2算法時效比分析
定義 1算法時效比φ:指單位效能(即效能為1)生成攔截方案算法所用的時間,是生成攔截方案算法總的用時T與要地生存概率C之比,單位為s,即
(8)
圖6為來襲TBM彈頭數(shù)目分別為6、8、12、15、20、30時運用在線調(diào)度與重調(diào)度結(jié)合算法與僅為在線調(diào)度算法計算攔截時效比對比圖。從圖中可以看出,隨著攔截彈量的增多,在線調(diào)度與重調(diào)度結(jié)合算法得到的攔截時效比明顯低于單純的在線調(diào)度算法,體現(xiàn)了該算法的優(yōu)越性。
圖6 兩種算法的時效比對比圖
5.2.3攔截費效比分析
(9)
設高低攔截彈的費用系數(shù)分別為0.3和0.7。圖7為來襲TBM彈頭數(shù)目分別為6、8、12、15、20、30時運用在線調(diào)度與重調(diào)度結(jié)合算法與僅為在線調(diào)度算法計算攔截費效比對比圖。從圖7中可以看出,隨著攔截彈量的增多,在線調(diào)度與重調(diào)度結(jié)合算法得到的攔截費效比明顯小于單純的在線調(diào)度算法。
圖7 兩種算法費效比對比圖
雙層火力協(xié)同反導中火力分配問題是一個動態(tài)的復雜決策過程,目前還沒有較成熟的理論和算法解決該問題。本文通過研究雙層協(xié)同火力反導的原理,分析了攔截窗口,并建立了雙層協(xié)同火力反導的火力分配;在考慮模型中的時間因素、資源因素以及來襲TBM彈頭的威脅系數(shù)的基礎上,運用在線調(diào)度和重調(diào)度相結(jié)合的方法,對模型進行了求解。計算結(jié)果表明,該方法能有效的對雙層協(xié)同火力反導進行火力分配,同時與單純的在線調(diào)度火力分配方法相比,該方法的分配結(jié)果在要地生存能力、時效比和費效比等方面都占優(yōu)。本文的研究對雙層火力協(xié)同反導中的火力問題提供了理論基礎,具有重要的指導意義。
[1] Huang R Q, Li W M, Tian Y, et al. Research on the firepower distribution model of the upper layer cooperate with lower layer for missile defense[J].ModernDefenseTechnology, 2010, 38(4):27-30.(黃仁全,李為民,田原,等.末段高低兩層協(xié)同反導火力分配模型研究[J].現(xiàn)代防御技術(shù),2010,38(4):27-30.)
[2] Lee M Z. Constrained weapon-target assignment: enhanced very large scale neighborhood search algorithm[J].IEEETrans.onSystems,Man,andCybernetics,PartA:SystemsandHumans, 2010, 40(1): 198-204.
[3] Karasakal O, Ozdemirel N E, Kandiller L. Anti-ship missile defense for a naval task group[J].NavalResearchLogistics, 2011, 58(3): 304-321.
[4] Huma N, Asif M. An optional dynamic threat evaluation and weapon scheduling technique[J].Knowledge-BasedSystems, 2010, 23(4): 337-342.
[5] Wu Z D, Gu W J, Xu B, et al. Fire allocation based on quantum genetic algorithm for anti-ship missile[J].ComputerMeasurement&Control, 2011, 19(12): 3005-3008.(武志東, 顧文錦, 徐彬, 等. 基于量子遺傳算法的反艦導彈火力分配方法[J].計算機測量與控制, 2011, 19(12): 3005-3008.)
[6] Wang W, Cheng S C, Zhang Y Z. Research on approach for a type of weapon target assignment problem solving by genetic algorithm[J].SystemsEngineeringandElectronics,2008,30(9):1708-1711. (王瑋, 程樹昌, 張玉芝. 基于遺傳算法的一類武器目標分配方法研究[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù), 2008, 30(9): 1708-1711.)
[7] Liu H Y, Li T F, Wang L A. Improved artificial immune algorithm based on weapon-target assignment[J].FireControl&CommandControl,2015,35(4):171-174.(劉洪引,李體方,王立安.基于改進人工免疫算法的火力分配[J].火力與指揮控制, 2015, 35(4): 171-174.)
[8] Wu J G. Target allocation algorithm for naval fleet air defense based on simulated annealing[J].ShipElectronicEngineering, 2014, 39(10): 36-39.(吳建剛. 一種基于模擬退火的編隊區(qū)域防空目標分配方法[J].艦船電子工程, 2014, 39(10): 36-39.)
[9] Cai H P, Liu J X, Chen Y W. On the Markov characteristic of dynamic weapon target assignment problem[J].JournalofNationalUniversityofDefenseTechnology, 2006, 28(3): 24-27.(蔡懷平, 劉靖旭, 陳英武. 動態(tài)武器目標分配問題的馬爾可夫性[J].國防科技大學學報, 2006, 28(3): 24-27.)
[10] Zhang X, Huang J, Wei X Z. Real-time fire power assignment decision for targets of multiple formations[J].ElectronicsOptics&Control, 2008, 15(4): 31-33.(張翔, 黃俊, 魏賢智. 多批編隊目標的實時火力分配決策[J].電光與控制, 2008, 15(4): 31-33.)
[11] Mehmet A S, Kemal L. Approximating the optimal mapping for weapon target assignment by fuzzy reasoning[J].InformationSciences, 2014, 255(1): 30-44.
[12] Bayrak A E, Polat F. Employment of an evolutionary heuristic to solve the target allocation problem efficiency[J].InformationSciences, 2013, 222(3): 675-695.
[13] Luo J F, Zhu C, Liu Z, et al. On-line schedule of attack of the warship firepower when suffering from the multiple continuous incoming objects[J].SystemsEngineering-Theory&Practice, 2014, 34(11): 2929-2937.(羅江鋒, 朱承, 劉忠, 等. 連續(xù)多目標來襲下的艦艇防空火力在線調(diào)度[J].系統(tǒng)工程理論與實踐, 2014, 34(11): 2929-2937.)
[14] Li L Y, Liu F X, Yang G Z, et al. A direct interception missile assignment model in firepower planning of double-layer anti missile combat[J].JournalofAirForceEngineeringUniversity(NaturalScienceEdition), 2014, 15(6): 40-44.(李龍躍, 劉付顯,楊國哲,等.直接分配到彈的雙層反導火力規(guī)劃模型[J].空軍工程大學學報(自然科學版),2014,15(6):40-44.)
[15] Li L Y, Liu F X, Zhao L F. Direct interceptor allocation method in antimissile firepower planning for multiple wave targets[J].SystemsEngineeringandElectronics, 2014, 36(11): 2206-2212.(李龍躍, 劉付顯, 趙麟鋒. 對多波次目標直接分配到彈的反導火力規(guī)劃方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù), 2014, 36(11): 2206-2212.)
[16] Li L Y, Liu F X, Mei Y Y. Attractor particle swarm optimization for anti-TBM firepower target match modeling in terminal phase[J].SystemsEngineeringandElectronics, 2013, 35(5): 993-999. (李龍躍, 劉付顯, 梅穎穎. 末段反TBM火力目標匹配優(yōu)化及APSO求解算法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù), 2013, 35(5): 993-999.)
[17] Pruhs K, Sgall J, Torng E.Handbookofscheduling:algorithms,models,andperformanceanalysis[M]. Boca Raton: CRC Press, 2004.
[18] Benaskeur A R, Kabanza F, Beaudry E. CORALS: a real-time planner for anti-air defense operations[J].ACMTrans.onIntelligentSystemsandTechnology,2010,1(2):18-31.
Firepower scheduling research on double-layer firepower coordination anti-missile combat
SHAO Jian-zhao1, BI Yi-ming1, QIAN Da-qing2, ZHAI Shi-mei1
(1.Elementary Command College, the Second Artillery Engineering University, Xi’an 710025, China;2. The Second Artillery Equipment Research Institute, Beijing 100085, China)
The firepower scheduling of double-layer firepower coordination anti-missile combat is a dynamic complex decision making process, both the static scheduling and the single on-line scheduling algorithm cannot get optimal results. According to the principle of double-layer firepower coordination anti-missile combat,the intercept windows are analyzed and the firepower scheduling model is built. Aim to the constraint conditions, such as the time, resources and threat coefficient of tactical ballistic missile (TBM), a combination algorithm of the re-schedule in the single on-line schedule algorithm is present, the steps and procedure of the algorithm are given. The simulation results show the new algorithm can solve the problem of the firepower scheduling of double-layer firepower coordination anti-missile combat effectively. Comparing with the single on-line scheduling algorithm, the results of the new algorithm are better on viability of the strategic point,effectiveness-time rate and effectiveness-cost rate.
time constraint; double-layer firepower coordination; anti-missile; on-line scheduling; re-schedule
2015-05-28;
2015-11-06;網(wǎng)絡優(yōu)先出版日期:2016-03-01。
軍隊裝備預研項目(426010503);軍內(nèi)科研項目(EP113084)資助課題
E 9
A
10.3969/j.issn.1001-506X.2016.08.19
邵建兆(1981-),男,博士研究生,主要研究方向為導彈作戰(zhàn)建模與仿真。
E-mail:shao-jian-zhao@163.com
畢義明(1963-),男,教授,博士,主要研究方向為導彈作戰(zhàn)建模與輔助決策。
E-mail:bym20001124@sohu.com
錢大慶(1968-),男,研究員,碩士,主要研究方向為軍事運籌學。
E-mail:qiandqzbyjy@163.com
翟世梅(1978-),女,講師,博士研究生,主要研究方向為導彈作戰(zhàn)輔助決策。
E-mail:llyhappyday@sohu.com
網(wǎng)絡優(yōu)先出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20160301.1112.006.html