先验知识下的不确定作战行动过程设计.pdf

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1、第21卷第6期电光与控制V01．21No．62014年6月ElectronicsOptics＆ControlJune2014doi：10．3969／j．issn．1671—637X．2014．06．006先验知识下的不确定作战行动过程设计马方方，姚佩阳，万路军，刘笑辰(1．空军工程大学信息与导航学院，西安710077；2．中国人民解放军93303部队，沈阳110015)摘要：作战行动过程设计是网络化条件下建立高效指控组织体系中的重要环节，对组织的高效运行具有重要意义。针对已知先验信息条件下，如何在动态战场环境下快速寻找最优行动过程问题，结合动态贝叶斯网和学习型遗传算法(LGA)，构建了基于D

2、BNs的c2组织行动过程问题的数学模型。将先验信息与条件概率表(CPT)相结合，运用LGA算法寻找最优行动过程。通过仿真实验验证了具有先验知识条件下基于DBNs的行动过程模型以及模型求解方法的可行性和有效性。关键词：作战行动过程；动态贝叶斯网络；学习型GA算法；指挥控制系统中图分类号：V271．4文献标志码：A文章编号：1671—637X(2014)06—0028—07DesignofCoursesofUncertainActionBasedonPriorKnowledgeMAFang．fang，YAOPei—yang‘，WANLu—inn，LIUXiao—chen(1．CollegeofI

3、nformationandNavigation，AirForceEngineeringUniversity，Xi’an710077，China；2．No．93303UnitofPLA，Shenyang110015，China)Abstract：ThedesignofCourseofAction(COA)isanimportantpartforestablishinganeficientnetworkcommandandcontrolsystemundernetworkconditions，andisofgreatsignificanceforefficientoperation．Tosolv

4、etheproblemoffindingtheoptimumCOAinadynamicbattlefieldenvironment，amathematicalmodelofCOAwasbuiltupbycombiningDynamicBayesianNetworks(DBNs)withLearnGeneticAlgorithm(LGA)undertheknownprioriinformation．ThepriorknowledgewascombinedwithConditionalProbabilityTable(CPT)tosearchtheoptimumCOAthroughLGA．The

5、simulationresuhsverifiedthefeasibilityandeffectivenessoftheDBNbasedCOAmodelwithpriorknowledgeandthesolutionmethodofthemode1．Keywords：courseofaction；dynamicBayesiannetwork；learngeneticalgorithm；cormnandandcontrolsystem逻辑及其扩展的计划生成、基于一阶逻辑及扩展的计0引言划生成、基于约束满足的计划生成、基于图方法的计划作战行动过程(CourseofAction，COA)设计是近年生

6、成、基于时态规划的计划生成以及基于不确定规划来指控组织设计领域研究的热点问题。组织权变理论的计划生成等。从计划生成方法的发展现状来看，针认为建立一个有效的组织行动过程对组织的高效运作对的计划生成环境正由确定计划生成逐渐向不确定计具有重要意义。在网络化战场环境中建立有效的划生成转变。作战行动过程对于资源合理配置、作战行动规划、战场从国外来看，相当数量的应用使用了基于逻辑的态势分析等方面有着显著的影响。在作战行动过程生作战行动过程生成方法。如基于案例推理(CaseBased成时最常用人工智能规划技术，基于人工智能的规划Reasoning，CBR)的美国陆军资助的开发与执行联合辅为作战行动过程的生

7、成提供了最基础的方法和工具。助原型系统，采用基于案例推理和产生式规划方法，对人工智能规划中的计划生成方法的研究，多专注于可提供处理大规模复杂计划的能力；加拿大国防研究通用计划，其间涌现了大量计划生成方法，如基于命题与开发中心开发的协同作战规划原型系统，在作战规划模块中使用作战行动过程模板，采用基于案例的收稿日期：2013—06—20修回日期：2013—08—27推理工具，用以生成(或更新)计划清单或模板，以及