基于Agent的空中目标威胁度评估模型

《基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析》篇一一、引言随着科技的不断进步，航空武器装备体系日益复杂，其保障工作也面临着巨大的挑战。

为了更好地评估航空武器装备体系的保障能力，本文提出了一种基于多Agent的仿真评估方法。

该方法通过模拟不同Agent之间的交互行为，全面、真实地反映了航空武器装备体系的保障过程，为相关决策提供了重要的依据。

二、多Agent技术及其在航空武器装备体系保障中的应用多Agent技术是一种分布式人工智能技术，通过将系统分解为多个独立的Agent，每个Agent具有一定的自治性、社会性和协调性。

在航空武器装备体系保障中，多Agent技术可以用于模拟不同角色（如维修人员、管理人员、技术支持人员等）的交互行为，以及不同系统（如航空武器装备、保障设施、后勤系统等）之间的协同工作。

三、仿真评估模型构建1. 模型假设与参数设置在构建仿真评估模型时，需要设定一定的假设条件和参数。

例如，假设航空武器装备体系包括多个子系统，每个子系统由若干个Agent组成；每个Agent具有不同的技能和任务；保障过程包括维修、维护、管理等多个环节。

根据这些假设和实际情况，设置相应的参数，如Agent数量、技能分布、任务类型等。

2. Agent设计及行为描述根据不同的角色和功能，将航空武器装备体系的保障人员和其他相关人员划分为不同的Agent类型。

每个Agent具有一定的自治性，可以根据其他Agent的行为和反馈进行调整和决策。

例如，维修人员Agent负责维修和保养工作，需要根据故障信息和资源情况进行决策；管理人员Agent负责资源调配和管理工作，需要综合考虑全局因素。

通过定义这些Agent的属性和行为规则，模拟他们在保障过程中的实际交互和协作过程。

3. 仿真流程及数据交互仿真评估模型通过模拟不同的保障场景和任务，分析Agent 之间的交互和数据交互过程。

在仿真过程中，各个Agent之间通过消息传递进行数据交换和协作。

《基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析》篇一一、引言随着现代战争的复杂性和动态性增加，航空武器装备体系的保障与评估变得至关重要。

为有效模拟和评估航空武器装备体系在实际作战环境中的表现，本文提出了一种基于多Agent的仿真评估方法。

通过此方法，我们能够更加准确地分析并优化航空武器装备体系的保障策略，以适应未来战场的需求。

二、多Agent系统概述多Agent系统是一种分布式人工智能系统，由多个Agent组成。

每个Agent具有一定的智能行为能力，通过相互协作、信息共享和目标协同，共同完成任务。

在航空武器装备体系保障中，多Agent系统可以模拟不同角色、不同功能模块之间的协同工作，以实现整体效能的最优化。

三、仿真模型构建1. Agent定义与分类：在航空武器装备体系中，我们定义了多种类型的Agent，包括维修Agent、管理Agent、作战Agent等。

这些Agent根据其职责和功能，在仿真环境中进行协同工作。

2. 仿真环境设置：仿真环境包括战场环境、装备状态、任务需求等。

通过设定不同的场景和条件，我们可以模拟出各种复杂的作战环境。

3. 仿真过程：仿真过程中，各Agent根据其目标和规则进行行动，通过信息交互和协同工作，完成各项任务。

同时，我们通过收集数据和反馈信息，对仿真过程进行实时调整和优化。

四、评估指标与方法1. 评估指标：我们设定了多个评估指标，包括装备完好率、维修效率、作战效能等。

这些指标能够全面反映航空武器装备体系的性能和保障效果。

2. 评估方法：采用定性与定量相结合的方法进行评估。

通过建立数学模型和算法，对仿真数据进行处理和分析，得出评估结果。

同时，结合专家经验和实际需求，对评估结果进行定性分析和解释。

五、仿真结果与分析1. 仿真结果：通过多次仿真实验，我们得到了不同场景下的航空武器装备体系保障效果数据。

这些数据包括装备完好率、维修效率、作战效能等指标的数值和变化趋势。

2. 结果分析：通过对仿真结果的分析，我们发现多Agent协同工作能够有效提高航空武器装备体系的整体效能。

基于主客观相结合的空中目标威胁评估
毋嘉纬;周林;金勇;李军伟;刘桓宇
【期刊名称】《指挥信息系统与技术》
【年(卷),期】2022(13)1
【摘要】对空中目标进行威胁评估时,为了解决目标区分度不高等问题,提出了一种基于主客观相结合的空中目标威胁评估方法,即模糊层次分析法-改进D-S证据理论(F-IDS)算法。

首先,根据空中目标的距离和速度等信息,利用三角形隶属函数生成目标的基本概率指派(BPA),并利用信息量、Hellinger距离及相似度共同确定BPA权重;然后,基于D-S证据理论和Murphy规则求出目标的加权BPA,进而求出目标客观威胁度;接着,利用模糊层次分析法确定目标的主观威胁度,并辅助客观威胁度,进而实现目标威胁评估的主客观综合评价。

仿真结果表明,F-IDS算法增加了威胁评估结果的多元性,提高了威胁度之间的区分度。

【总页数】8页(P22-29)
【作者】毋嘉纬;周林;金勇;李军伟;刘桓宇
【作者单位】河南大学人工智能学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP274
【相关文献】
1.基于GA-SLFRWNN的空中目标威胁评估
2.基于FDBN的空中目标威胁评估方法
3.基于自回归小波神经网络的空中目标威胁评估
4.基于EWM-BN的空中来袭目标威胁评估
5.基于综合集成赋权法和TOPSIS法的空中目标威胁评估
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

《基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析》篇一一、引言随着科技的不断进步，航空武器装备体系日趋复杂，对其实施有效保障及评估成为了重要的研究课题。

多Agent技术因其自主性、协同性和智能性，为航空武器装备体系的保障仿真评估提供了新的思路。

本文将探讨基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估方法，以期为提升装备体系效能及可靠性提供参考。

二、多Agent技术在航空武器装备体系保障中的应用多Agent技术是一种分布式人工智能技术，通过将多个具有智能特性的Agent进行协同，实现系统整体性能的优化。

在航空武器装备体系中，引入多Agent技术，可以实现各装备单元的自主决策、协同工作及信息共享，从而提高整个装备体系的效能和可靠性。

三、基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真模型（一）模型构建本模型基于多Agent技术，构建了一个包括多个智能Agent 的航空武器装备体系保障仿真模型。

这些Agent包括维修Agent、检测Agent、指挥控制Agent等，每个Agent具有独立的行为能力和学习能力，能够在系统中独立运行，实现与其他Agent的协同工作。

（二）仿真流程仿真流程主要包括系统初始化、运行过程模拟和结果分析三个阶段。

在系统初始化阶段，设定各Agent的初始状态和参数；在运行过程模拟阶段，各Agent根据自身需求和目标进行自主决策和协同工作；在结果分析阶段，对仿真结果进行评估和分析，为优化装备体系提供依据。

四、仿真评估方法及指标体系（一）评估方法本文采用定性和定量相结合的评估方法。

定性评估主要对仿真系统的整体性能进行描述和评价；定量评估则通过计算各项指标的数值，对仿真结果进行精确度量。

（二）指标体系指标体系包括装备可用度、维修效率、协同能力等。

其中，装备可用度反映了装备的可靠性和可维护性；维修效率反映了维修工作的速度和质量；协同能力则反映了各Agent之间协同工作的能力。

通过综合评估这些指标，可以全面了解航空武器装备体系的保障效果。

基于自回归小波神经网络的空中目标威胁评估随着无人机技术的快速发展，空中目标的威胁评估变得越来越重要。

在军事领域，确保无人机和其他空中目标的安全性至关重要。

针对空中目标的威胁评估和预测成为了当下热门的研究课题之一。

在这样的背景下，基于自回归小波神经网络的空中目标威胁评估成为了一个备受关注的研究方向。

自回归小波神经网络是一种结合了自回归模型、小波变换和神经网络的新型模型，它能够很好地捕捉时序数据中的相关性和非线性关系。

将其应用于空中目标的威胁评估具有很大的潜力。

本文将从自回归模型、小波变换和神经网络的角度出发，介绍基于自回归小波神经网络的空中目标威胁评估的方法和思路。

我们来介绍一下自回归模型。

自回归模型是一种经典的时序预测方法，它基于时间序列的自身来进行预测。

在空中目标的威胁评估中，我们可以利用自回归模型来预测目标的位置、速度等动态信息，从而评估其可能的威胁程度。

自回归模型能够很好地捕捉时间序列数据的相关性，因此在空中目标的威胁评估中具有很大的应用前景。

接下来，我们介绍一下小波变换。

小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同尺度和频率的成分。

在空中目标的威胁评估中，我们可以利用小波变换来提取目标的特征，比如速度的变化、加速度的变化等。

这些特征能够很好地反映目标的行为特点，从而为威胁评估提供重要的信息。

综合利用自回归模型、小波变换和神经网络，我们可以构建基于自回归小波神经网络的空中目标威胁评估模型。

我们利用自回归模型对目标的动态信息进行预测，得到目标的位置、速度等信息。

然后，我们利用小波变换对目标的特征进行提取，得到目标的运动特点等信息。

我们将这些信息输入到神经网络中进行分类和预测，得到目标的威胁程度。

在实际应用中，我们可以利用基于自回归小波神经网络的空中目标威胁评估模型对无人机等空中目标进行实时监测和评估。

通过实时监测和评估，我们可以及时发现潜在的威胁目标，从而采取相应的措施，确保空中目标的安全性。

基于自回归小波神经网络的空中目标威胁评估1.引言随着无人机技术的快速发展，无人机在各个领域的应用越来越广泛。

随之而来的空中目标威胁也日益凸显。

为了有效评估空中目标威胁，保障航空安全，需要研究一种高效、准确的评估方法。

本文基于自回归小波神经网络（AR-WNN）对空中目标威胁进行评估，旨在提供一种新的实用方法。

2.空中目标威胁评估的背景和意义在现代空中交通环境中，各种类型的航空器相互交汇，空中目标的密度和多样性不断增加，空中目标威胁评估成为了一项极为重要的任务。

提高空中目标威胁的准确性和可靠性，对于航空安全至关重要。

目前，空中目标威胁评估主要依赖于传统的基于经验规则和统计方法的手动分析，存在诸多局限性，比如主观性较强、受人为因素影响大、难以适应多变的空中环境。

如何利用先进的技术手段，提高空中目标威胁评估的准确性和可靠性成为了亟待解决的问题。

自回归小波神经网络（AR-WNN）是一种集合了小波分析、自回归模型和神经网络技术的数据处理方法。

它能够克服传统方法中的一些缺陷，提高数据分析的准确性和效率。

我们将AR-WNN引入到空中目标威胁评估领域，通过建立针对性的模型，对空中目标威胁进行精确评估。

AR-WNN主要包括两个部分，即自回归模型和小波神经网络。

自回归模型是一种时间序列分析方法，能够将数据的历史信息进行建模，从而更好地预测未来的走势。

而小波神经网络具有自适应性和并行性的特点，能够对数据进行多尺度、多频段的分析，可以更全面地挖掘数据的特征信息。

在空中目标威胁评估中，我们将AR-WNN应用于数据预处理、特征提取和威胁评估的各个环节。

利用自回归模型对历史数据进行分析，并提取出关键的特征信息；然后，将这些特征信息输入到小波神经网络中进行训练，得到针对不同空中目标的评估模型；根据实时数据，利用训练好的模型进行空中目标威胁评估。

4.实验设计和结果分析为了验证AR-WNN在空中目标威胁评估中的有效性，我们进行了一系列的实验。