BP神经网络在空袭目标优选中的应用.doc

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1、2007-6题录英译集**********************************************************************************武器装备自动化面向群体作战的多Agent合作策略李晓宁,于洪敏,张华才(军械工程学院装备指挥与管理工程系,河北石家庄050003)摘要:根据军事对抗仿真本身所固有的复杂性,运用基于Agent的复杂系统分析与设计方法,对单元体结构进行研究。其面向群体作战的多Agent的合作策略,通过任务指挥单元Agent监视其他作战单元Agent的活动,并采用任务库和知识库减少通信开销,以提高

2、任务求解的效率。关键词:群体作战;单元体结构;多Agent的合作策略;任务求解中图分类号:TP391.9文献标识码:AColonyCampaigninMulti-AgentSystemsCooperationStrategyLIXiao-ning,YUHong-min,ZhangHua-cai(Scienceofmilitaryequipment,OrdnanceEngineeringCollege,HeBeiShiJia-zhang050003)Abstract:Basedonthecomplexityofthemilitaryconfrontingsi

3、mulation,thispaperusingtheagent-basedmodelingmethodofcomplexsystemanalysisanddesign,studiesthestructureoftheunitagent.Andthispaperproposedacooperationstrategyofmulti-agent,throughthetaskcommandsagenttowatchactivitiesofotherfightunitagents,andadoptedtaskwarehouseandrepositorytoreduc

4、ecommunicationspending,thusimprovingproblemsolvingefficiency.Keywords:colonycampaign;thestructureoftheunitagent;multi-agentsystemscooperationstrategy;tasksolving**********************************************************************************武器-目标分配的模糊多目标规划陈建虎1,吕志明2(1.防空兵指挥学院研究生15

5、队,郑州450052;2.新疆军区69235部队,新疆奎屯832200)摘要:将决策者的主观意识同数学模型相结合,把作战中的武器-目标优化分配问题归结为多目标规划,运用模糊多目标参数规划求出具有一定满意度的最优化方案。其先将问题归纳为一般规划模型,然后给出模糊多目标规划以及含参数情况下的满意解,最后通过验证模型的有效性和可靠性判断该方案的优越度。关键词:武器—目标分配;模糊多目标规划;最优化方案FuzzyMulti-TargetsProgrammingofWeapon-TargetAllocationCHENJian-hu,LVZhi-ming(1.Brig

6、adeofGraduate,AirdefenseForcesCommandAcademy,Zhengzhou450052,China;2.69235Unit,Kuitun832200,China)Abstract:Makingtheweapon—targetoptimizationinthebattleintegrateintothemulti-targetstoprogram,andapplyingthemulti-targetparameteprogrammingbegtohavecertainsatisfactiondegreeofsuperiorpr

7、oject.Thiskindofmethodmakethesubjectiveconsciousnessofdecisionmakerattainedwithmathematicsmodelorganic.Keywords:Weapon-targetallocation;Multi-targetsProgramming;superiorproject**********************************************************************************BP神经网络在空袭目标优选中的应用孙暄,张要一,

8、王颖龙(空军工程大学导弹学院,陕西三原713800)

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