先验知识下的不确定作战行动过程设计  

Design of Courses of Uncertain Action Based on Prior Knowledge

作　　者：马方方[1] 姚佩阳[1] 万路军[1] 刘笑辰 

机构地区：[1]空军工程大学信息与导航学院 [2]中国人民解放军93303部队

出　　处：《电光与控制》2014年第6期28-34,共7页Electronics Optics & Control

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DBNs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。The design of Course of Action （ COA） is an important part for establishing an efficient network command and control system under network conditions,and is of great significance for efficient operation .To solve the problem of finding the optimum COA in a dynamic battlefield environment,a mathematical model of COA was built up by combining Dynamic Bayesian Networks （ DBNs ） with Learn Genetic Algorithm （ LGA） under the known priori information .The prior knowledge was combined with Conditional Probability Table （ CPT） to search the optimum COA through LGA .The simulation results verified the feasibility and effectiveness of the DBN based COA model with prior knowledge and the solution method of the model .

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 

分 类 号：V271.4[航空宇航科学与技术—飞行器设计]