Конфликтно-оптимальное управление ресурсами многообъектных систем летательных аппаратов наземного и воздушного базирования

• Автор: Чжан Сяньцзянь
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 242 с. : ил. + Прил.(с. 167 : ил.)

Содержание

Список ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ
Введение
Актуальность темы
Цель работы и задачи исследования
Методы исследования
Научная новизна работы
Практическая ценность и внедрение
Апробация работы
Положения, выносимые на защиту
Структура и объем работы
Глава 1. Формирование математических моделей, постановка И ОБЗОР МЕТОДОВ решения задачи конфликтнооптимального УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСАМИ ЛОКАЛЬНЫХ МНОГООБЪЕКТНЫХ СИСТЕМ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ
(МСЛА) НАЗЕМНОГО и воздушного базирования
(ЛС НБиЛС ВБ)
1Л. Общий анализ структур и моделей МСЛА
в конфликтной ситуации
1.1.1. Основные направления и особенности развития мобильных ракетных комплексов
1.1.2. Классификация МСЛА, выбор и анализ базовых вариантов конфликтующих систем
1.1.3. Математическая модель конфликтной ситуации
в теории оптимизации управления ММС
1.2. Задача конфликтно-оптимального динамического распределения ресурсов как обобщенное
структурированное целераспределенне (ЦР)
1.2.1. Структурированное РЦ-ЦР как комбинированная динамическая задача управления ресурсами текущих конфигураций конфликтующих систем с конфликтно-оптимальным прогнозом
и декомпозицией РЦ-ЦР
1.2.2. Математическая модель КС-РЦ-ЦР-ОПДК-РЭБ (РЭП)

в виде модели декомпозированного назначения с прогнозом, модели ранжирования с прогнозом и их комбинации
1.3. Постановка задачи конфликтно-оптимального управления ресурсами при взаимодействии наземной ракетной системы и авиационно-ракетной группировки
1.3.1. Многотактовая конфликтная задача ЛС ВБ - ЛС НБ с многорубежным управлением ресурсами наземной системы
1.3.2. Комплексы РЭБ/РЭП в математической модели
1.4. Обзор методов исследования комплексной структуры
КС-РЦ-ЦР-ОПДК-РЭБ (РЭП)
1.4.1. Сравнительный анализ методов решения задач принятия решений на основе размещения, назначения
и ранжирования
1.4.2. Обзор по методам динамического прогноза конфликтной ситуации и формирования конфигураций систем
1.5. Комплексный обзор по современным тактическим
системам ЛС НБ, ЛС ВБ в конфликтной ситуации
1.6. Выводы
Глава 2. Разработка метода решения комбинированной задачи
КОНФЛИКТНО-ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСАМИ НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКОГО СОВМЕЩЕНИЯ
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ КОМПЛЕКСИРОВАННЫХ ПРОЦЕССОВ ОПТИМИЗАЦИИ НАЗНАЧЕНИЯ-РАНЖИРОВАНИЯ С УЧЕТОМ
ТЕКУЩИХ КОНФИГУРАЦИЙ С ВЛИЯНИЕМ НА СВОЙСТВА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИХ АКТИВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ И ОПТИМАЛЬНОГО МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО ПРОГНОЗА ДИНАМИКИ КОНФЛИКТА С ОБОБЩЕННЫМИ СХЕМАМИ
СТАБИЛЬНО-ЭФФЕКТИВНЫХ КОМПРОМИССОВ (СТЭК)
2.1. Обобщенные алгоритмы скалярной и решения
многокритериальной задач назначения
2.1.1. Субоптимальный комбинированный алгоритм
скалярной задачи назначения по быстродействию и точности

2.1.2. Анализ алгоритмического обеспечения многокритериальных задач назначения
2.1.3. Разработка алгоритма решения задачи назначения с векторным аддитивным показателем методом компромисса на основе «идеальной» точки
2.2. Разработка модифицированного метода анализа иерархий с комбинацией информационных условий для решения многокритериальной задачи ранжирования
2.3. Обеспечение быстродействия в комбинированной задаче назначения-ранжирования
2.4. Разработка комбинированных алгоритмов КС-РЦ-ЦР-ОПДК-РЭБ (РЭП) и их приближенных модификаций
в конфликтной ситуации группировки ЛС ВБ и ЛС НБ
2.4.1. Разработка вариантов совместного алгоритма КС-РЦ-ЦР-ОПДК-РЭБ (РЭП) и их приближенных модификаций
2.4.2. Вероятностный учет конфигураций в совместной
модели ЦР-ОПДК ЛС ВБ и ЛС НБ
2.4.3. Формирование оптимального алгоритма КС-РЦ-ЦР-ОПДК-РЭБ (РЭП) при взаимодействии ЗРС “Пэтриот”
ЛС НБ и АР ГУ СП ЛС ВБ
2.5. Расширение области существования равновесных решений и разработка модифицированных СТЭК
на основе активных равновесий
2.5.1. Модифицированные СТЭК на основе сильных
и слабых равновесий в двухкоалиционной задаче
{щ =2)
2.5.2. Активные равновесия в многокоалиционных ММС
при тк>
2.6. Обобщенный алгоритм получения стабильноэффективного компромисса на основе «УКУ» (СТЭК-7) в задаче ОПДК при расширенном векторе показателей
и программно-корректируемом управлении ресурсами
2.6.1. Общая структура обобщенного алгоритма
2.6.2. Формирование двухсторонних ограничений для

где м4,(л:(гу_1)д| = м4/(/) - допустимое программное управление ил. е иу на отрезке [*/_1»7’] при известном начальном условии х(<у_,) и реализуемое на . При параметризации управления и дискретизации временного интервала [^,7] возникает вопрос о степени приближения исходной задачи,
полученной задачей с аппроксимацией управляющих сил [2].
Векторный целевой показатель. Целевые свойства ММС характеризуются вектором
J = = (1.4)
который представляет собой сложную функциональную связь с указанными величинами. Типичным видом ьй функции выигрыша (потерь) является функционал на % < г < Т
J,(щ,...,uN) = Фl(T,x(T))+^(цт,«|,...,%)а'Ц 1 = 1,т. (1.5)

Кроме непрерывности (1.5) по (х,и) и дифференцируемости по
управлению, желаемыми свойствами являются вогнутость-квазивогнутость (выпуклость-квазивыпуклость) функционала (1.5) на множестве управлений. При общих свойствах целевого вектора проблема глобальной оптимизации может быть преодолена, на основе двухэтапной структуры методов оптимизации [2, 9] с сетевым глобальным анализом и приближенным решением на первом этапе и точным локальным решением на втором.
Несовпадение размерности J с числом объектов означает, что некоторые объекты имеют векторную цель. Размерность показателя будет совпадать с числом объектов-подсистем в ММС, если показатель каждого объекта-подсистемы скаляризуется.
Коалиционная структура действий и интересов ММС. Пусть Р = [рА,Р"^ -
коалиционная структура действий и интересов с размерностью тк множества Мк индексов коалиций в каждой, где Мк =(,...,тк).
Тогда
рп=к»...,к:,
К*слК*= 0; и К,Д = Л = [Ы , (1.6)
г*) 1Шк
где г - размерность множества индексов вектора параметров (после параметризации) или множества индексов управлений (без параметризации)
К?пК"= 0; и К"=М = 1,т , (1.7)
где т — размерность множества индексов вектора показателей.
В свою очередь, каждой К? соответствует, например, при полной