【摘 要】
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为了解决坦克分队进攻战斗中的兵力部署和火力协同问题,提出坦克阵地部署模型和坦克火力分配模型,前者解决坦克分队从集结区域到作战区域的兵力分配问题,后者解决坦克接敌后的火力协同问题.针对坦克作战中的对抗特性,建立确定型火力对抗模型,在火力分配模型中体现敌我动态对抗过程.为了求取坦克阵地部署和火力分配最优方案,采取双层迭代策略,底层迭代求解火力分配模型,上层迭代调用底层迭代的结果,寻优坦克阵地部署最优方案.算法方面,基于模型的具体特点和先验知识,对人工蜂群(artifitial bee colony,ABC)算
【机 构】
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陆军装甲兵学院兵器与控制系,北京100072;中国人民解放军92942部队,北京100161;中国人民解放军78123部队,四川成都610081
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为了解决坦克分队进攻战斗中的兵力部署和火力协同问题,提出坦克阵地部署模型和坦克火力分配模型,前者解决坦克分队从集结区域到作战区域的兵力分配问题,后者解决坦克接敌后的火力协同问题.针对坦克作战中的对抗特性,建立确定型火力对抗模型,在火力分配模型中体现敌我动态对抗过程.为了求取坦克阵地部署和火力分配最优方案,采取双层迭代策略,底层迭代求解火力分配模型,上层迭代调用底层迭代的结果,寻优坦克阵地部署最优方案.算法方面,基于模型的具体特点和先验知识,对人工蜂群(artifitial bee colony,ABC)算法进行有针对性的设计,提高了算法的收敛速度和收敛精度.仿真实验说明了本文对人工蜂群算法设计的有效性和双层迭代寻优策略的合理性.
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