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针对传统求解方法在大规模作战场景中面临维数灾难和实时性挑战等问题,提出一种基于深度分层强化学习的防空作战武器目标分配算法.首先构建以最小化蓝方预期生存威胁和红方弹药消耗为目标的动态分配模型,之后将目标分配任务分解为战略层任务匹配与战术层目标拦截,分别采用近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法和融合注意力机制的多智能体 PPO 算法求解,并引入三阶段课程学习机制提升模型泛化能力.实验结果表明,所提方法在效费比和收敛效率上优于传统强化学习算法和启发式算法,为提升防空作战决策效率提供了有效支撑.
防空作战目标分配深度分层强化学习近端策略优化算法课程学习
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针对要地防空作战背景下多类型防空导弹武器拦截敌方多目标任务分配问题,提出一种基于NSGA-Ⅱ与改进多属性决策方法的动态防空火力分配方法.首先,在建立多阶段、多任务需求的动态武器目标分配优化模型的基础上,采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解模型并生成Pareto最优解集;然后,利用一种改进的多属性决策方法灰色关联分析-组合距离评估法(GRA-CODAS)从Pareto解集中筛选出最优分配方案;最后,采用一组多目标空袭案例开展武器目标分配仿真试验.结果表明,本文所提方法相比于传统决策方法在获取最优方案的同时,兼顾对敌方目标整体毁伤效能最大化,以及我方作战成本最小化等作战需求,所生成的武器目标分配方案在确保完成重创敌方所有空袭目标的作战任务的同时,可大幅降低作战成本,因此方案更为合理有效.
非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)防空导弹动态武器目标分配多属性决策
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针对多机协同超视距(BVR)空战自博弈训练中收敛速度慢、策略循环振荡的问题,提出了一种结合优先虚拟自博弈(PFSP)与自适应胜局加权机制的多机协同空战决策算法.在多智能体强化学习框架下构建 4v4超视距空战仿真对抗环境;引入 Elo机制动态评估策略能力,实现历史对手策略的非均匀采样,打破策略循环;同时,设计基于胜率的损失函数加权机制,在初期高价值样本稀缺情况下,引导梯度更新方向.实验结果表明,所提算法在第 200个训练回合便逼近平衡状态,较传统 FSP算法的收敛效率提升约 55%,且中后期的博弈振荡幅值相对较小.进一步采用消融实验证实了损失函数加权机制的加速收敛效果.采用 PFSP算法的自博弈智能体策略在面对专家对手时,能够取得70.3%的胜率,展现出强大的空战决策能力.
空战决策自博弈强化学习胜局加权多机协同
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针对现代防空反导作战中多类装备协同匹配复杂目标的难题,本文构建"装备-组合-目标"三维一体的知识超图建模框架,融合超图理论、知识图谱与图数据库技术,统一描述装备体系拓扑关联、领域知识与协同关系.采用 Neo4j 实现海量装备组合的高效存储与检索,设计"生成—匹配—排序"全流程智能推荐算法,通过战术规则前置过滤压缩搜索空间,实现多约束条件下的最优匹配.仿真实验表明,系统从52 个基础装备中自动生成458 个有效组合,对随机生成目标的匹配成功率达 100%,Top-3推荐合理率为 91%,平均响应时间低于 15 毫秒.研究成果突破了传统装备调度模式的局限,为复杂装备体系智能化调度提供新理论支撑与可行技术途径,具有显著军事应用价值.
知识超图装备协同匹配智能推荐多目标优化
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为应对复杂战场环境下直升机空降行动决策耦合性强、动态约束多变、多目标优化难度大等挑战,提出一种基于分层注意力机制的智能规划模型.通过构建基于Transformer的双层级注意力网络,实现多源异构信息的分层聚焦与动态加权;融合混合整数规划与深度强化学习形成协同优化策略,生成满足时效性、安全性、资源效率多目标的行动序列;设计闭环重规划机制,适配战场态势动态变化.模型模拟指挥员层次化认知决策过程,突破了传统规划方法静态化、单一化的局限,为直升机空降行动规划提供了新的理论框架与技术路径.
直升机空降分层注意力智能决策动态重规划
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超视距(BVR)空战作为现代空战的主导作战形态,正面临多任务强耦合、战场态势动态复杂及人类决策局限等挑战.为提升 BVR 空战决策的科学性与时效性,提出将规则智能体融入空战决策体系,构建基于观察—定向—决策—行动(OODA)循环的智能辅助决策模型.该规则智能体通过优化 OODA 循环中观察、定向、决策、行动各环节的运行流程,压缩循环周期.依托"墨子"空战仿真平台设计对抗想定,通过红蓝双组对照试验与模拟实战演练完成方法验证,结果表明:引入规则智能体,系统可显著提升目标锁定速度、缩短决策延迟、提高导弹命中率,并降低飞行员的认知负荷.研究证实,规则智能体与人类决策的融合是提升 BVR 空战效能的关键路径,可为未来智能空战系统的研发提供可行的技术参考.
超视距空战规则智能体OODA循环空战决策
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在大国战略博弈和军事技术革命的双重驱动下,现代攻防作战已经向多维信息支撑下的全域联合体系作战迈进,这一新的作战概念旨在建立陆、海、空、太空以及网络电磁、心理认知等所有作战域的新型协同[1-3].在此背景下,防空反导作战模式也从传统的平台中心、网络中心向跨域协同杀伤网深度变革[4],这种将作战体系从线性链条升级为弹性网状结构的范式转型,对底层通信网络的"泛在互联、极低时延、弹性抗毁、内生智能、可扩展"提出了前所未有的要求.随着新一代网络通信技术,如5G、6G、物联网、人工智能(AI)等技术发展,目前网络通信技术正在向以天空地一体化为核心的6G 通信发展,战术通信通过发展军用5G/6G、低轨互联网等通信手段可构建更大、更快的全域通信网络.然而,随着网络规模增大和业务类型多样化,传统战术通信网络运维依靠战前筹划、静态配置及手动策略微调等方式,往往仅关注单一服务指标(如最大化吞吐量或最小化时延等),无法针对不同作战场景、作战任务类型的传输需求进行适应性调整,导致资源分配不足或过度分配等两极化问题显著,同时网络管理面临配置操作复杂、维护成本高、对人员专业要求高等问题.
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对于目前的电池技术而言,让电力承担短途飞行,再由传统动力补足更远航程,或许是电动固定翼飞机走向商业运营的一条现实路径.
瑞典哈特航空的X1技术验证机日前从美国纽约州普拉茨堡国际机场起飞,最高爬升至335米,完成滑行、起飞、爬升、空中机动和降落等完整飞行流程,历时27分钟.这是迄今实际完成飞行的全球最大纯电池驱动飞机.
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石油化工火灾因其燃烧猛烈、易爆、有毒及处置环境极端复杂等特点,对传统消防作业模式构成严峻挑战.无人机凭借其独特的空中机动性与零人员风险优势,为破解此类高危火场的侦测与灭火难题提供了革命性工具.深入剖析了石油化工火灾的典型特征与处置难点,指出传统手段在获取全局信息、抵近侦察和精准干预等方面的局限.重点探讨了无人机如何通过集成可见光、红外与气体检测载荷,实现火场快速三维建模、隐蔽火源定位、气体扩散监测与结构安全研判,极大扩展了指挥员的感知维度.文章进一步分析了无人机作为空中作业平台,在执行灭火剂精准投送、高危目标持续冷却及特种战术动作方面的可行性与战术价值,为消防部队提升实战能力提供参考.
无人机石油化工火灾火灾侦测灭火救援应急处置
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引言
2023 年 10 月 7 日,巴以地区爆发大规模武装冲突.据联合国人道主义事务协调厅统计,截至 2024 年 5 月 13 日,冲突已造成36995 人死亡、90622 人受伤.其中,以色列平民伤亡人数为6631,巴勒斯坦平民伤亡人数为 119040,前者仅为后者的约5.57％(图 1).平民伤亡的相关统计,虽因统计口径不同、军事人员与平民的界定标准有别,在数据层面存在些许差异,但双方伤亡规模的差异显著,凸显了民防工程在保护生命安全、保存战争潜力及抵御空袭方面的核心作用.
