基于人工蜂群算法的指控结构适应性调整方法

发布时间：2021-09-18 07:37

　　为应对战场环境的复杂性和不确定性,指挥控制结构的适应性调整成为研究重点。描述了兵力组织的基本实体和指挥控制结构,给出决策实体负载测度的方法,建立两种战场情况下的指挥控制结构适应性调整优化模型,设计求解问题模型的人工蜂群算法,并给出人工蜂群算法的具体步骤和流程,最后进行案例仿真,基于人工蜂群算法的调整方法得到了良好的指控结构调整效果,证明了人工蜂群算法在指挥控制结构适应性调整方面的可行性。 

【文章来源】：计算机应用研究. 2019,36(03)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 指挥控制组织
    1.1 兵力组织的实体
    1.2 兵力组织的结构
    1.3 兵力组织的性能测度
2 问题描述及建模
    2.1 行动计划变化
        2.1.1 问题描述
        2.1.2 建立模型
    2.2 战术决策实体失效
        2.2.1 问题描述
        2.2.2 建立模型
3 人工蜂群算法
    3.1 人工蜂群算法的关键要素
        3.1.1 初始化
        3.1.2 适应度函数
        3.1.3 搜索过程
    3.2 人工蜂群算法的基本步骤
4 指控结构适应性调整过程
5 仿真结果及分析
    5.1 仿真案例
    5.2 仿真实验
    5.3 参数分析
    5.4 仿真分析
6 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]人工蜂群算法及其应用[J]. 霍凤财,杜颖,刘洋.  吉林大学学报(信息科学版). 2016(04)
[2]兵力组织指挥控制结构适应性调整方法[J]. 孙昱,姚佩阳,李明辉,李凡.  系统工程与电子技术. 2016(09)
[3]C2组织信息结构效能测度及综合评估[J]. 孙昱,姚佩阳,张杰勇.  系统工程与电子技术. 2015(06)
[4]改进人工蜂群算法的云计算资源调度模型[J]. 卓涛,詹颖.  微电子学与计算机. 2014(07)
[5]C2组织决策实体配置问题建模与求解方法[J]. 张杰勇,姚佩阳.  系统工程与电子技术. 2012(04)
[6]基于滚动时域的C2组织决策层结构动态适应性优化[J]. 牟亮,张维明,修保新,黄金才.  国防科技大学学报. 2011(01)
[7]C2组织结构的适应性设计方法[J]. 修保新,张维明,刘忠,阳东升.  系统工程与电子技术. 2007(07)

博士论文
[1]不确定使命环境下C2组织结构动态适应性优化方法研究[D]. 牟亮.国防科学技术大学 2011

硕士论文
[1]人工蜂群算法及其应用研究[D]. 魏红凯.北京工业大学 2012



本文编号：3399747