海上作戰(zhàn)指揮決策模型主要是用數(shù)學的方法描述海上作戰(zhàn)的若干決策問題,是海上作戰(zhàn)輔助決策和作戰(zhàn)模擬的基礎。全書共8章。第1章介紹了軍事運籌學的基本概念等;第2章介紹了作戰(zhàn)兵力損耗模型基本概念;第3章介紹了對抗中的兵力生存模型基本知識;第4章介紹了搜索理論及模型;第5章介紹了目標威脅評估模型的概念和基本知識;第6章介紹了武器目標分配模型的應用基礎;第7章介紹了武器射擊策略優(yōu)化模型的基本知識;第8章介紹了海上防空作戰(zhàn)排隊模型的概念。
吳玲,女,博士,副教授,福建泉州人。主要研究方向為海上作戰(zhàn)指揮智能輔助決策和作戰(zhàn)效能分析。近年來發(fā)表論文30余篇,獲科技進步二等獎2項,獲高等院校育才獎銀獎。
目 錄
第1章 緒論1
1.1 軍事運籌學與作戰(zhàn)指揮決策1
1.1.1 軍事運籌學1
1.1.2 作戰(zhàn)指揮決策4
1.2 模型與模型研究的主要方法5
1.2.1 模型5
1.2.2 模型研究的主要理論方法5
1.3 決策模型在艦艇作戰(zhàn)指揮中的應用10
1.4 本書的內容組織12
本章習題14
第2章 作戰(zhàn)兵力損耗模型15
2.1 引言15
2.2 同兵種交戰(zhàn)的線性模型17
2.2.1 直接瞄準射擊的蘭切斯特第一線性律17
2.2.2 面積射擊的蘭切斯特第二線性律20
2.3 同兵種交戰(zhàn)的平方律模型和游擊戰(zhàn)模型22
2.3.1 蘭切斯特平方律22
2.3.2 混合定律的游擊戰(zhàn)模型27
2.4 隨機型蘭切斯特模型29
2.5 線性律與平方律的統(tǒng)一 ——歐文模型31
2.6 考慮增援及指揮控制情報效應下的蘭切斯特模型33
2.7 諸兵種協(xié)同作戰(zhàn)的蘭切斯特模型36
2.8 武器系統(tǒng)的等效研究38
2.8.1 等效的蘭切斯特模型38
2.8.2 價值矢量的確定39
2.9 小結43
本章案例44
案例2.1 基于蘭切斯特第二線性律的平型關戰(zhàn)役分析44
案例2.2 基于蘭切斯特模型的無人機集群作戰(zhàn)進程分析46
本章習題51
本章實驗及參考程序53
基于蘭切斯特模型的無人機集群作戰(zhàn)進程分析實驗53
第3章 對抗中兵力單元的生存模型55
3.1 引言55
3.2 固定射擊間隔的對抗生存模型55
3.2.1 無機動條件下的簡單生存模型56
3.2.2 機動條件下的生存模型59
3.2.3 連續(xù)對抗模型64
3.2.4 同時齊射的二對一對抗69
3.3 隨機射擊間隔的對抗生存模型70
3.3.1 無機動情況下的泊松模型71
3.3.2 機動情況下的泊松模型76
3.3.3 連續(xù)對抗模型78
3.3.4 機動情況下的一般泊松模型79
3.4 對抗中的最優(yōu)機動策略81
3.4.1 固定射擊間隔的最優(yōu)機動策略81
3.4.2 隨機射擊間隔的最優(yōu)機動策略82
3.5 本章小結85
本章習題85
附錄A 圓正態(tài)分布在一特定圓中的積分85
附錄B 泊松過程(POISSON流)87
第4章 目標搜索模型88
4.1 引言88
4.2 靜止搜索91
4.2.1 離散探測91
4.2.2 連續(xù)探測98
4.2.3 發(fā)現(xiàn)勢100
4.2.4 發(fā)現(xiàn)概率的確定100
4.3 對靜止目標的運動搜索102
4.3.1 探測裝置能力的度量102
4.3.2 搜索策略效能的評估108
4.4 對運動目標的搜索114
4.4.1 擴大區(qū)域的檢查搜索115
4.4.2 應召搜索118
4.4.3 巡邏搜索123
4.5 搜索力的最優(yōu)配置131
4.5.1 搜索力配置模型的構造原則131
4.5.2 搜索力配置的線性規(guī)劃模型133
4.5.3 搜索力配置的非線性規(guī)劃模型139
4.6 小結146
本章習題146
本章附錄147
附錄4.1 海戰(zhàn)兵棋推演軟件—CMANO147
本章案例152
案例4.1 基于兵棋推演的反潛作戰(zhàn)決策優(yōu)化152
案例4.2 多水下無人潛航器協(xié)同區(qū)域覆蓋搜索162
本章實驗167
實驗4.1 搜索力配置的動態(tài)規(guī)劃實驗167
實驗4.2 水下目標搜索多AUV協(xié)同區(qū)域覆蓋實驗173
第5章 目標威脅評估模型174
5.1 目標威脅評估基本概念174
5.1.1 目標威脅評估174
5.1.2 目標威脅等級175
5.1.3 目標威脅度與威脅評估指標175
5.1.4 單屬性目標威脅評估方法176
5.2 威脅指標賦權方法178
5.2.1 主觀賦權法178
5.2.2 客觀賦權法183
5.2.3 主客觀組合賦權法186
5.3 基于主觀賦權的多屬性威脅評估模型187
5.3.1 常用的數(shù)據歸一化方法187
5.3.2 目標威脅指標的隸屬函數(shù)190
5.3.3 決策矩陣的建立192
5.3.4 目標威脅指標權重的確定192
5.3.5 目標威脅排序193
5.4 基于組合賦權的區(qū)間數(shù)威脅評估模型195
5.4.1 區(qū)間數(shù)基礎195
5.4.2 指標權重計算204
5.4.3 目標威脅評估205
5.5 基于動態(tài)貝葉斯網絡的威脅評估模型208
5.5.1 貝葉斯網絡的基本概念209
5.5.2 動態(tài)貝葉斯網絡213
5.5.3 威脅評估動態(tài)貝葉斯網絡模型215
本章附錄230
附錄5.1 貝葉斯網絡分析軟件—NETICA230
本章習題235
本章實驗236
基于區(qū)間數(shù)排序和主客觀組合賦權的目標威脅評估236
第6章 武器目標分配模型238
6.1 引言238
6.2 武器目標分配的非線性模型及求解239
6.2.1 武器目標分配的模型參數(shù)239
6.2.2 武器目標分配的非線性模型240
6.2.3 非線性模型求解的拉格朗日乘子法241
6.2.4 非線性模型的動態(tài)規(guī)劃解法246
6.3 武器目標分配的線性模型及求解250
6.3.1 使各類目標幸存概率按規(guī)定比例分布的線性模型250
6.3.2 解除目標威脅次數(shù)最大的線性模型255
6.4 同類目標中武器分配的線性整數(shù)規(guī)劃模型256
6.5 武器對目標分配的0-1整數(shù)規(guī)劃模型及求解257
6.5.1 0-1整數(shù)規(guī)劃模型257
6.5.2 武器目標分配的貪心求解算法258
6.6 武器目標分配的智能優(yōu)化求解算法260
6.6.1 遺傳算法簡介260
6.6.2 遺傳算法的生物學背景260
6.6.3 遺傳算法流程及設計261
6.7 小結272
本章案例272
可攔截性約束下武器目標分配問題的遺傳算法求解272
本章習題280
本章實驗282
第7章 武器射擊策略優(yōu)化模型283
7.1 問題及數(shù)學描述283
7.2 單一武器的最佳射擊策略284
7.2.1 R(S)為常數(shù)時武器最佳射擊策略的確定284
7.2.2 R(S) 連續(xù)變化時的最佳射擊策略286
7.3 多種武器或組合武器的最佳射擊策略288
7.4 小結288
本章習題288
本章案例289
基于預定毀傷概率的懸浮式深彈攔截線布設策略289
第8章 艦艇防空系統(tǒng)排隊模型與分析300
8.1 排隊論基礎300
8.2 不考慮目標等待時間的單防線防空系統(tǒng)302
8.2.1 單防線防空系統(tǒng)排隊模型302
8.2.2 系統(tǒng)基本事件概率分析303
8.2.3 單防線防空系統(tǒng)分析304
8.3 不考慮目標等待時間的多防線防空系統(tǒng)309
8.3.1 同類武器組成的多防線防空系統(tǒng)309
8.3.2 異類武器組成的多防線防空系統(tǒng)310
8.4 作戰(zhàn)指揮控制系統(tǒng)312
8.4.1 作戰(zhàn)指揮控制系統(tǒng)排隊模型312
8.4.2 作戰(zhàn)指揮控制系統(tǒng)效率分析312
8.5 考慮目標等待時間的防空系統(tǒng)314
8.5.1 防空系統(tǒng)狀態(tài)分析與排隊模型314
8.5.2 防空系統(tǒng)效率分析316
8.6 防空系統(tǒng)抗擊目標群空襲效率分析317
8.6.1 目標在發(fā)射區(qū)內逗留時間很短317
8.6.2 目標在發(fā)射區(qū)里逗留時間較長319
8.7 小結321
本章習題321
本章附錄322
附錄8.1 生滅過程322
本章案例324
本章實驗332