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    基于決策偏好的聯(lián)合火力打擊兵力需求優(yōu)化方法*

    2018-10-18 01:00:42潘俊杰許瑞明劉雙雙
    指揮控制與仿真 2018年5期
    關(guān)鍵詞:兵力火力分配

    潘俊杰,許瑞明,劉雙雙

    (1.軍事科學(xué)院評(píng)估論證研究中心,北京 100091; 2. 中國人民解放軍61569部隊(duì),北京 100010)

    聯(lián)合火力打擊任務(wù)的實(shí)施涉及火箭軍、空軍、海軍等諸多軍兵種的精確打擊力量,兵力需求計(jì)算較為復(fù)雜,需要考慮不同打擊力量的協(xié)作關(guān)系[1]。

    根據(jù)聯(lián)合火力打擊作戰(zhàn)任務(wù)的特點(diǎn),火力目標(biāo)分配優(yōu)化是準(zhǔn)確計(jì)算聯(lián)合火力打擊兵力需求的前提。聯(lián)合火力打擊任務(wù)目標(biāo)分配問題屬于NP完全問題,解決此類問題的算法大多為多目標(biāo)優(yōu)化智能算法,不同的算法各有優(yōu)勢(shì),而粒子群優(yōu)化算法及其改進(jìn)算法在資源分配領(lǐng)域具有快速尋優(yōu)的能力[2],在軍事及工程計(jì)算中有著廣泛應(yīng)用。文獻(xiàn)[4-6]論述了多種武器平臺(tái)對(duì)多目標(biāo)進(jìn)行火力分配時(shí),將對(duì)目標(biāo)毀傷概率最大作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)[3]。然而,在不同打擊階段,完成任務(wù)指標(biāo)的優(yōu)先級(jí)也不同,比如奪取制權(quán)的先期打擊階段,主要以作戰(zhàn)效能最優(yōu)為首要任務(wù),而后續(xù)以保持壓制為主的階段,主要以損耗小、成本低為首要考慮因素。所以研究聯(lián)合火力打擊兵力需求優(yōu)化方法、構(gòu)建多目標(biāo)任務(wù)分配模型, 必需充分考慮不同作戰(zhàn)階段參與打擊任務(wù)的軍兵種火力協(xié)同方式,考慮敵方的對(duì)抗能力、戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境等因素,根據(jù)不同打擊階段的優(yōu)化目標(biāo)重要程度不同來建立多目標(biāo)優(yōu)化模型。

    1 聯(lián)合火力打擊任務(wù)特點(diǎn)及兵力需求計(jì)算

    聯(lián)合火力打擊任務(wù)兵力運(yùn)用具有以下特點(diǎn):在保證總的火力打擊效果的前提下,應(yīng)盡可能發(fā)揮航空兵、海軍艦炮導(dǎo)彈、陸軍遠(yuǎn)程炮兵等反應(yīng)迅速、火力密度大、突擊持續(xù)性強(qiáng)、近距攻擊精度高、打擊效果評(píng)估便捷的優(yōu)勢(shì),使其承擔(dān)較多的火力突擊任務(wù)?;鸺娪邢薜某R?guī)導(dǎo)彈力量應(yīng)集中使用,打擊對(duì)戰(zhàn)爭(zhēng)進(jìn)程與結(jié)局有重大影響的戰(zhàn)略戰(zhàn)役重點(diǎn)目標(biāo),或其他火力難以打擊的重要目標(biāo)。

    因此,在奪取制權(quán)作戰(zhàn)階段,諸軍兵種火力協(xié)同方式以目標(biāo)協(xié)同為主,以毀傷效果最大作為優(yōu)先考慮的任務(wù)目標(biāo);在火力壓制階段,只要達(dá)到任務(wù)要求的毀傷下界即可,以損失最小作為主要優(yōu)化目標(biāo)。

    由以上分析,兵力需求計(jì)算的前提是建立聯(lián)合火力打擊多目標(biāo)兵力分配優(yōu)化模型,計(jì)算過程分以下幾步:1)梳理約束條件,建立多目標(biāo)任務(wù)—兵力分配優(yōu)化模型;2)根據(jù)作戰(zhàn)任務(wù)目標(biāo)要求,按照決策者的主觀偏好,對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)先排序,比如,max{E(X)}?minC(X)?minL(X)代表目標(biāo)函數(shù)max{E(X)}優(yōu)先,然后用基于模糊偏好信息的粒子群算法對(duì)模型進(jìn)行求解;3)根據(jù)計(jì)算得到最優(yōu)解,進(jìn)行兵力分配,最后,根據(jù)耗彈量計(jì)算所需兵力。

    2 聯(lián)合火力打擊任務(wù)—兵力分配優(yōu)化模型

    1)任務(wù)-兵力決策矩陣

    設(shè)聯(lián)合火力打擊任務(wù)T有n個(gè)打擊目標(biāo),可以表示成T={T1,T2,…,Tn},Tj(j=1,2,…,n)的價(jià)值為Vj;設(shè)R={R1,R2,…,Rm}為可供選擇完成聯(lián)合火力打擊任務(wù)的m種兵力資源,Ri(i=1,2,…,m)的單發(fā)彈藥成本為Ci,Ri對(duì)Tj的單發(fā)毀傷概率為pij,Ri的數(shù)量上限為L(zhǎng)i,Ri的單位成本為ci;決策矩陣為

    (1)

    其中,xij表示第i種彈藥用于打擊第j個(gè)目標(biāo)的數(shù)量。

    2)兵力資源分配上限

    (2)

    式中,Li為兵力資源Ri的數(shù)量上限。

    3)毀傷下界

    (3)

    4)彈藥耗費(fèi)成本

    (4)

    式中,Ci為i種彈藥單發(fā)成本。

    5)完成預(yù)期任務(wù)指標(biāo)的武器平臺(tái)損耗

    (5)

    式中,αij為第i種兵力執(zhí)行第j項(xiàng)打擊任務(wù)Tj時(shí)的平臺(tái)損耗率(比如飛機(jī)、艦艇)。

    6)任務(wù)-兵力分配優(yōu)化模型

    目標(biāo)函數(shù)為最大化打擊效果E(X),最小化打擊成本C(X),最小化平臺(tái)損耗成本L(X),根據(jù)不同打擊階段,三個(gè)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)先次序有所不同。

    約束條件:

    ①xij為整數(shù)

    ②兵力資源數(shù)量約束:

    ③毀傷下界:

    3 用基于偏好信息的粒子群算法對(duì)兵力分配優(yōu)化模型求解

    經(jīng)典粒子群優(yōu)化算法由Coello和Lechuga正式提出[7],多目標(biāo)優(yōu)化問題的最優(yōu)解稱為Pareto最優(yōu)解,該算法運(yùn)行效率高,交互性強(qiáng),但是Pareto支配關(guān)系視所有目標(biāo)重要程度相同,從而產(chǎn)生大量解,而有些可行解對(duì)決策者無意義,增加了決策負(fù)擔(dān)。且經(jīng)典算法容易陷入局部最優(yōu)。因此,在計(jì)算聯(lián)合火力打擊兵力需求時(shí),需對(duì)經(jīng)典的粒子群算法加以改進(jìn),以求得武器平臺(tái)到打擊目標(biāo)的最優(yōu)分配,改進(jìn)措施有:1)加入決策偏好信息,使得算法快速向決策者感興趣的區(qū)域收斂;2)調(diào)整適應(yīng)度函數(shù),使計(jì)算過程不過早陷入局部最優(yōu);3)加入變異算子,增大解空間的搜索范圍。

    3.1 決策偏好信息

    用對(duì)目標(biāo)的優(yōu)先排序表示決策者的偏好,提出一種基于偏好的Pareto優(yōu)先關(guān)系,縮小非劣解的范圍。不失一般性,假設(shè)決策者的偏好是max{E(X)}?minC(X)?minL(X),則對(duì)于可行解空間的兩個(gè)點(diǎn)A,B,判斷A是否優(yōu)于B的過程如下:

    1)只要E(A)>E(B),則有A優(yōu)于B,不再比較C(A)、C(B)的關(guān)系和L(A)、L(B)的關(guān)系;

    2)若E(A)=E(B),C(A)

    3)若E(A)=E(B),C(A)=C(B),且L(A)

    3.2 個(gè)體適應(yīng)度評(píng)價(jià)[8]

    對(duì)于多目標(biāo)優(yōu)化問題,不能像單目標(biāo)優(yōu)化那樣,通過目標(biāo)函數(shù)計(jì)算個(gè)體的性能,而是需要針對(duì)目標(biāo)函數(shù),確定適應(yīng)度函數(shù)。這里采用模糊推理系統(tǒng)求得解在目標(biāo)函數(shù)fi上的強(qiáng)度值Si(xk,xl),目標(biāo)函數(shù)fi越重要,Si(xk,xl)越大。適應(yīng)度評(píng)價(jià)過程如下:

    1)計(jì)算當(dāng)前個(gè)體xk∈Ppop(k=1,2,…,N)的正強(qiáng)度值S+(xk);

    2)計(jì)算當(dāng)前個(gè)體xk的擁擠距離dk;

    3)記Smin=mink=1,2,…,N(S+(xk)),dmax=max1,2,…,N(dk),對(duì)xk∈Ppop,計(jì)算適應(yīng)度:

    f(xk)=(S+(xk)-Smin+1)(dk/dmax)2

    (6)

    其中,(S+(xk)-Smin+1)的作用是將S+(xk)調(diào)整為大于1的數(shù),(dk/dmax)2保證群體分布寬度。

    3.3 增加變異操作[9]

    引入混沌變異操作,以改善粒子群的全局搜索能力。設(shè)f(k)為一維Logistic混沌映射進(jìn)行第k次迭代產(chǎn)生的混沌變量,則:

    fk=μf(k-1)(1-f(k-1)),k-1,2,…,n

    設(shè)變異概率為Pm,按照式(7)進(jìn)行變異操作。

    (7)

    3.4 算法步驟

    1)初始化。設(shè)置有關(guān)參數(shù),初始化種群Qsetn,并創(chuàng)建非支配集Sn=Ф。根據(jù)決策者偏好,對(duì)目標(biāo)函數(shù)排序。

    2)將Qsetn中的個(gè)體與非支配集Sn中的個(gè)體比較

    將被支配個(gè)體刪除,將非支配個(gè)體并入Sn。

    3)計(jì)算Qsetn和Sn中的個(gè)體適應(yīng)度。

    4)如果滿足變異條件,進(jìn)行變異操作,否則,轉(zhuǎn)5)。

    5)個(gè)體最優(yōu)粒子更新。比較當(dāng)前所有局部最優(yōu)粒子,進(jìn)行粒子更新。

    6)更新Sn中的粒子,對(duì)Qsetn中的新粒子和Sn中的粒子進(jìn)行比較,如果新粒子支配Sn中的粒子,則刪除被支配的個(gè)體,并將新個(gè)體存入Sn,如果無法確認(rèn)支配關(guān)系,則直接將新粒子存入Sn。

    7)終止準(zhǔn)則判斷。若滿足條件或達(dá)到最大迭代次數(shù),輸出Sn中所有非支配解為可行解,否則,轉(zhuǎn)5)。

    4 聯(lián)合火力打擊兵力需求計(jì)算

    計(jì)算思路:根據(jù)每個(gè)作戰(zhàn)階段的兵力分配關(guān)系,先計(jì)算彈藥消耗量,然后計(jì)算作戰(zhàn)階段的兵力需求,最后綜合聯(lián)合火力打擊總兵力需求。本文以火箭軍常規(guī)導(dǎo)彈與空軍聯(lián)合火力打擊為例說明兵力需求計(jì)算過程。

    4.1 火箭軍兵力需求

    根據(jù)前文任務(wù)-兵力分配優(yōu)化模型得到解,計(jì)算得到不同種類彈藥需求,將同種武器的彈藥求和,推算打擊平臺(tái)需求,根據(jù)編配規(guī)則進(jìn)行整合概算整體力量需求。若根據(jù)前面武器分配模型計(jì)算得到:第j個(gè)打擊任務(wù)對(duì)第i型導(dǎo)彈的需求數(shù)量為sij,設(shè)發(fā)射架預(yù)留系數(shù)為λ,第i(i=1,2,…,k)種型號(hào)導(dǎo)彈需求量Si為:

    (8)

    按照每具發(fā)射架配彈b枚的原則,共需發(fā)射架數(shù)量為:

    (9)

    4.2 空軍航空兵兵力需求計(jì)算

    根據(jù)前面武器分配模型計(jì)算得到:執(zhí)行第k個(gè)打擊任務(wù)消耗的第i(i=1,2,…,r)型彈藥數(shù)量為sik。

    1)第i種彈藥總需求量Si:

    (10)

    2)假設(shè)參戰(zhàn)飛機(jī)共r種類型,kij為第j種飛機(jī)攜帶i種彈要數(shù)量,P為飛機(jī)地面損失率,C為規(guī)定戰(zhàn)勝百分?jǐn)?shù),q為我飛機(jī)戰(zhàn)損率,根據(jù)首輪對(duì)地攻擊作戰(zhàn)飛機(jī)總量,按照1∶1的比例計(jì)算護(hù)航的殲擊機(jī)數(shù)量。

    參戰(zhàn)飛機(jī)總架次:

    (11)

    作戰(zhàn)飛機(jī)總數(shù):

    A=(A_hq)/((1-P-C))

    (12)

    護(hù)航殲擊機(jī):AP=A

    5 結(jié)束語

    本文通過分析聯(lián)合火力打擊任務(wù)的特點(diǎn)和火力協(xié)作模式,建立了多目標(biāo)兵力分配優(yōu)化模型,并提出了基于決策偏好信息的改進(jìn)的粒子群算法,對(duì)聯(lián)合火力打擊兵力分配優(yōu)化模型進(jìn)行求解,最后根據(jù)彈藥消耗量計(jì)算武器平臺(tái)需求,模型簡(jiǎn)便快捷,為決策者對(duì)于聯(lián)合火力打擊任務(wù)兵力規(guī)劃提供了理論依據(jù)和方法支撐。

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