摘要
针对潜艇综合防御决策时存在的目标类型不明、目标运动信息解算不明、对抗环境信息不明3类信息不确定问题,构建基于不确定信息的潜艇防御鱼雷组合优化框架,设计基于蒙特卡洛模拟的随机搜索优化模型,采用基于离散边界收缩的粒子群优化(Partic1e Swarm Optimization,PSO)方法计算局部最优决策.建立战术对抗仿真模型对潜艇防御鱼雷策略进行选择与优化,针对不同鱼雷报警位置和行动策略,以安全余量作为评价标准,综合考虑3类不明条件下使用潜艇转向+定深规避与潜艇转向+使用水声器材防御两种策略,并结合PSO方法与过程仿真分别给出两类策略的选择边界条件及不同作战态势下的决策建议.防御效能分析结果表明:目标解算不收敛是最主要的防御行动影响因素,基于PSO方法的潜艇转向角度决策精度为±10°/20°;在相同的条件下,组合优化框架的决策加速比相比于传统搜索方法达到92～156,相比于并行计算方法达到10～16,在满足决策实时性的基础上可以为潜艇防御鱼雷争取更大的防御决策时间.
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