联合作战指挥控制过程模糊表示与决策方法研究
发布时间：2023-05-19 04:00
在现代战争中,协调多军兵种联合作战执行军事任务是当前军事指挥控制领域主要研究的课题之一。指挥员实施的影响指挥控制的程序称之为指挥控制过程(Command and Control Process,C2P)。C2P是军队执行军事任务的关键环节,针对C2P的研究一直是作战仿真理论研究的核心领域。传统作战仿真中采用主客体分离、简化近似的手段所得到的“精确”分析结果,很难解决联合作战条件下以人作为主导作用的复杂C2P问题。模糊集合论为描述和解决指挥C2P存在的诸多不确定性问题,提供了一种科学的理论和方法。论文将模糊集合论及其拓展理论应用到联合作战指挥控制过程(Joint Operational Command and Control Process,JOC2P)领域,根据不完全、不精确或不确定的信息对JOC2P进行表示推理及决策,有效地处理了由于战场信息的模糊性所引起的不确定性问题,为JOC2P建模提供了新的思路和方法。论文的研究目标是:借鉴当前对JOC2P的研究成果,应用模糊集和模糊推理方法重点对JOC2P中涉及的不确定性信息进行知识表示,并在复杂战场态势环境下进行指挥控制模糊决策,进而为人在...
【文章页数】：166 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 指挥控制系统仿真发展面临的挑战
1.1.2 指挥控制系统的模糊性
1.1.3 模糊集理论对指挥控制系统信息处理中的作用
1.2 国内外研究现状及分析
1.2.1 指挥控制过程研究
1.2.2 模糊集理论的研究背景及意义
1.2.3 模糊形式化表示和推理方法
1.2.4 模糊决策方法
1.3 论文的主要贡献与组织结构
1.3.1 论文的主要贡献
1.3.2 论文的组织结构
第二章 JOC2P模糊表示与决策建模与求解框架
2.1 JOC2P概述
2.1.1 指挥控制过程的概念内涵
2.1.2 JOC2P的特点
2.1.3 JOC2P的复杂性分析
2.2 JOC2P模糊化建模研究
2.2.1 JOC2P模糊化建模需求分析
2.2.2 JOC2P模糊化建模的关键技术
2.3 JOC2P模糊化求解流程
2.4 本章小结
第三章 基于模糊本体的JOC2P语义表示方法
3.1 JOC2P模糊本体的开发需求
3.2 模糊本体语言FOWL
3.2.1 模糊描述逻辑L-SHOIN
3.2.2 基于模糊逻辑L-SHOIN的OWL扩展
3.2.3 模糊本体的FOWL表示
3.3 面向FOWL的JOC2P模糊本体表示方法
3.3.1 基于FOWL的JOC2P模糊本体设计
3.3.2 JOC2P模糊本体的开发流程
3.4 JOC2P模糊本体的语义验证方法
3.4.1 基于模糊描述逻辑的检验方法
3.4.2 基于f-SWRL推理的检验方法
3.5 本章小结
第四章 JOC2P模糊知识库构建方法
4.1 基于BOM的联合任务空间模型建模框架
4.1.1 BOM概述
4.1.2 面向JMSBOM的本体语义附加
4.1.3 JMSBOM的功能描述
4.2 JOC2P模糊知识库设计
4.2.1 JOC2P模糊知识库插件功能
4.2.2 JOC2P模糊知识库知识库组成
4.2.3 JOC2P模糊知识库构建
4.2.4 JOC2P模糊知识库应用模式
4.3 JOC2P模糊知识库推理应用
4.3.1 问题描述
4.3.2 威胁评估算法
4.4 本章小结
第五章 基于效果作战的JOC2P模糊决策优化方法
5.1 JOC2P在TIN中的决策建模
5.1.1 TIN及其基本参数定义
5.1.2 TIN的数学模型定义
5.1.3 模糊改进TIN的求解流程
5.2 基于直觉梯度模糊贝叶斯决策方法的先验概率更新算法
5.2.1 直觉梯度模糊贝叶斯决策的模型结构
5.2.2 直觉梯度模糊贝叶斯决策的计算步骤
5.3 面向模糊改进TIN的粒子群与模拟退火混合改进算法
5.3.1 算法设计
5.3.2 算法描述
5.4 综合案例
5.4.1 基于直觉梯度模糊贝叶斯决策方法的先验概率更新算法
5.4.2 基于粒子群与模拟退火混合改进算法
5.5 本章小结
第六章 JOC2P模糊多准则群决策方法
6.1 联合作战行动方案（JCOA）效能评估
6.1.1 效能评估指标体系
6.1.2 效能评估指标指标规范化
6.1.3 效能评估方法分析
6.2 基于FANP和VIKOR的模糊多准则群决策集成算法
6.2.1 集成算法的基本原理
6.2.2 集成算法的计算步骤
6.3 验证实例
6.4 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 工作总结
7.2 工作展望
致谢
参考文献
作者在学期间取得的学术成果
附录A 基础理论
A.1 Tableaux扩展规则表
A.2 直觉梯度模糊集基本理论
A.2.1 直觉梯度模糊数
A.2.2 直觉梯度模糊数的基本运算
A.3 三角模糊数基本理论
A.4 区间直觉模糊集基本理论
A.4.1 直觉模糊集（IFS）和区间直觉模糊集（IVIFS）
A.4.2 诱导广义区间值直觉模糊有序加权平均算子 (I-GIIFOWA)
A.4.3 区间直觉模糊集的熵
A.4.4 区间直觉模糊集的交叉熵
本文编号：3819614
【文章页数】：166 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 指挥控制系统仿真发展面临的挑战
1.1.2 指挥控制系统的模糊性
1.1.3 模糊集理论对指挥控制系统信息处理中的作用
1.2 国内外研究现状及分析
1.2.1 指挥控制过程研究
1.2.2 模糊集理论的研究背景及意义
1.2.3 模糊形式化表示和推理方法
1.2.4 模糊决策方法
1.3 论文的主要贡献与组织结构
1.3.1 论文的主要贡献
1.3.2 论文的组织结构
第二章 JOC2P模糊表示与决策建模与求解框架
2.1 JOC2P概述
2.1.1 指挥控制过程的概念内涵
2.1.2 JOC2P的特点
2.1.3 JOC2P的复杂性分析
2.2 JOC2P模糊化建模研究
2.2.1 JOC2P模糊化建模需求分析
2.2.2 JOC2P模糊化建模的关键技术
2.3 JOC2P模糊化求解流程
2.4 本章小结
第三章 基于模糊本体的JOC2P语义表示方法
3.1 JOC2P模糊本体的开发需求
3.2 模糊本体语言FOWL
3.2.1 模糊描述逻辑L-SHOIN
3.2.2 基于模糊逻辑L-SHOIN的OWL扩展
3.2.3 模糊本体的FOWL表示
3.3 面向FOWL的JOC2P模糊本体表示方法
3.3.1 基于FOWL的JOC2P模糊本体设计
3.3.2 JOC2P模糊本体的开发流程
3.4 JOC2P模糊本体的语义验证方法
3.4.1 基于模糊描述逻辑的检验方法
3.4.2 基于f-SWRL推理的检验方法
3.5 本章小结
第四章 JOC2P模糊知识库构建方法
4.1 基于BOM的联合任务空间模型建模框架
4.1.1 BOM概述
4.1.2 面向JMSBOM的本体语义附加
4.1.3 JMSBOM的功能描述
4.2 JOC2P模糊知识库设计
4.2.1 JOC2P模糊知识库插件功能
4.2.2 JOC2P模糊知识库知识库组成
4.2.3 JOC2P模糊知识库构建
4.2.4 JOC2P模糊知识库应用模式
4.3 JOC2P模糊知识库推理应用
4.3.1 问题描述
4.3.2 威胁评估算法
4.4 本章小结
第五章 基于效果作战的JOC2P模糊决策优化方法
5.1 JOC2P在TIN中的决策建模
5.1.1 TIN及其基本参数定义
5.1.2 TIN的数学模型定义
5.1.3 模糊改进TIN的求解流程
5.2 基于直觉梯度模糊贝叶斯决策方法的先验概率更新算法
5.2.1 直觉梯度模糊贝叶斯决策的模型结构
5.2.2 直觉梯度模糊贝叶斯决策的计算步骤
5.3 面向模糊改进TIN的粒子群与模拟退火混合改进算法
5.3.1 算法设计
5.3.2 算法描述
5.4 综合案例
5.4.1 基于直觉梯度模糊贝叶斯决策方法的先验概率更新算法
5.4.2 基于粒子群与模拟退火混合改进算法
5.5 本章小结
第六章 JOC2P模糊多准则群决策方法
6.1 联合作战行动方案（JCOA）效能评估
6.1.1 效能评估指标体系
6.1.2 效能评估指标指标规范化
6.1.3 效能评估方法分析
6.2 基于FANP和VIKOR的模糊多准则群决策集成算法
6.2.1 集成算法的基本原理
6.2.2 集成算法的计算步骤
6.3 验证实例
6.4 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 工作总结
7.2 工作展望
致谢
参考文献
作者在学期间取得的学术成果
附录A 基础理论
A.1 Tableaux扩展规则表
A.2 直觉梯度模糊集基本理论
A.2.1 直觉梯度模糊数
A.2.2 直觉梯度模糊数的基本运算
A.3 三角模糊数基本理论
A.4 区间直觉模糊集基本理论
A.4.1 直觉模糊集（IFS）和区间直觉模糊集（IVIFS）
A.4.2 诱导广义区间值直觉模糊有序加权平均算子 (I-GIIFOWA)
A.4.3 区间直觉模糊集的熵
A.4.4 区间直觉模糊集的交叉熵
本文编号：3819614
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