武器目标分配问题研究进展: 模型、算法与应用

李梦杰, 常雪凝, 石建迈, 陈超, 黄金才, 刘忠

Developments of weapon target assignment: models, algorithms, and applications

Mengjie LI, Xuening CHANG, Jianmai SHI, Chao CHEN, Jincai HUANG, Zhong LIU

表2 建模方法的特点及其重点应用领域

Table 2 Characteristics of modeling methods and their key application areas

建模方法 特点 重点应用领域 数学规划 包括线性整数规划、非线性整数规划、0-1整数规划等, 模型多样, 形式化严谨, 便于数学求解, 应用领域广。 适用于进攻和作战中的所有典型作战样式, 尤其是便于求解大规模问题。 博弈论 便于分析双方对抗策略影响, 数学描述严谨。 包含小规模动态对抗作战场景的作战样式。 图论 一般需要对WTA问题进行转化与简化, 建立在数学规划模型基础上, 不适合求解规模较大的问题。 武器和目标相对简单, 能够建模为基础WTA问题的作战场景。 动态规划 便于分析多阶段分配过程中动态不确定因素的影响, 一般只能求解中小规模问题。 作战过程中存在多个阶段的作战场景。 多智能体建模 强调人工智能的应用, 特别是机器学习和强化学习的应用。 时效性要求高、需要进行分布式协同的作战场景。 网络流 需要对WTA问题进行转化与简化, 建立在数学规划模型基础之上, 便于求解大规模问题。 武器和目标相对简单、不需要考虑协同或额外约束的作战场景。