军事装备是组织作战的物质基础,联合火力打击的物质基础是嵌入大量信息技术特别是电子技术和计算机技术的信息化军事装备。联合火力打击的突出特点是多军兵种依托指挥信息系统实现“多维一体、高度融合”,以火力毁伤的整体效果达成作战目标。联合火力打击方案优化是周密火力计划的关键环节,优化目标是确定最优的打击目标选择、火力资源分配和火力运用时机等。由于战场环境的复杂性,联合火力打击方案与打击效果间通常存在动态不确定的复杂因果影响关系。利用传统的解析模型和仿真优化方法求解这类问题时存在因果建模能力不足和运行效率低下的问题。当前作战方案优化问题研究中新兴的概率网络具有很强的因果影响关系建模能力和较高的运行效率,但是依然不能充分地满足打击方案与打击效果间复杂因果影响关系建模的需要,为此本文引入随机序列构造一种改进的概率网络模型——随机时间影响网络,建立基于随机时间影响网络的联合火力打击方案优化框架,期望在一定程度上解决联合火力打击方案优化问题,提高联合火力打击周密计划的效率与水平,最终达到指导战争实践的目的。论文的主要研究内容和成果可以概括为以下五个方面:(1)建立联合火力打击方案优化问题的数学模型和求解框架。论文定义了联合火力打击方案优化问题的相关概念,对优化问题的关键要素进行了数学描述,将其抽象为一个优化目标函数非解析表达、布尔型和整型优化变量异构耦合、逻辑型和数值型约束条件混合的约束优化问题。优化目标函数建模是联合火力打击方案优化问题建模的核心,通过对联合火力打击方案与打击效果间复杂因果影响关系的建模需求分析,提出了基于随机时间影响网络的优化目标函数建模思路,在此基础上建立了联合火力打击方案优化框架,系统地设计了优化框架的逻辑流程。从优化问题建模和求解两个角度提炼出支撑优化框架有效运行的理论基础——随机时间影响网络建模理论,以及两个关键技术:基于随机时间影响网络的优化目标函数建模技术和基于协同可变解空间进化算法的优化问题求解技术,阐述了这些理论方法和关键技术的研究内容和思路。(2)提出支持动态不确定复杂因果影响关系建模的随机时间影响网络。联合火力打击的武器装备由于受到自然条件、敌方的拦截、干扰等战场环境中的随机性因素影响,致使打击效果以及打击效果产生的时间延迟往往具有随机不确定性。传统的时间影响网络由于确定性时间延迟假设的限制,难以描述这些随机性时间延迟。为此论文借鉴时间影响网络的标准数学描述模型,通过引入随机时间延迟、可变影响强度以及随机信度序列三种模型参数,构造一种随机时间影响网络模型,使之能够有效地支持具有随机性时间延迟的动态不确定因果影响关系建模。参考相关领域的研究成果,论文深入研究了随机时间影响网络的参数学习算法、概率传播算法、因果追溯算法,并且通过测试案例对概率传播算法和因果追溯算法的有效性分别进行了验证。(3)基于随机时间影响网络建立联合火力打击方案优化目标函数模型。优化目标函数建模是联合火力打击方案优化问题建模的核心,建模基础是构建联合火力打击方案与打击效果间的随机时间影响网络模型。论文研究了支持联合火力打击方案优化的随机时间影响网络建模方法,深入研究了模型参数的获取方法。基于描述打击效果的随机信度序列的数学特征和物理含义,构建了支持统计性分析、置信性分析和不确定性分析的作战方案评估指标体系,并且给出了相关指标的基本概念和计算方法。基于联合火力打击方案评估指标体系,利用多属性效用函数建立了优化目标函数的数学描述模型。(4)提出协同可变解空间进化算法对联合火力打击方案优化问题求解。论文采用两级分解优化思想,将联合火力打击优化问题分解为布尔约束和时间约束优化问题进行协同求解,提出协同可变解空间进化算法。求解布尔约束和时间约束优化问题时均需要处理大量的约束条件,利用约束求解技术既能通过剔除大量非可行解来压缩可行解空间,又能通过对约束条件进行变换得到具有良好数学特征的可行解空间。本文利用布尔约束求解技术将布尔约束优化问题的约束条件等价地转换为析取范式表示的布尔函数约束,提出基于二进制编码的遗传算法求解布尔约束优化问题;利用时间约束求解技术将时间约束优化问题的约束条件等价地转换为贝叶斯网络表示的全概率函数约束,提出基于整数编码的贝叶斯优化算法求解时间约束优化问题。(5)设计并且实现联合火力打击方案优化系统的软件原型。联合火力打击方案优化系统具有以下功能:随机时间影响网络建模和概率传播计算功能;联合火力打击方案优化问题数学建模功能;协同进化算法配置和调度执行功能;优化结果可视化展示与因果追溯分析功能;联合火力打击方案优化项目管理功能。最后通过一个常规导弹和作战飞机联合火力打击夺取制空权应用案例,利用该软件系统演示并且验证了基于随机时间影响网络的联合火力打击方案优化方法的可行性和有效性。