¡Urgente! ! ! Documento de investigación de operaciones militares
Introducción
La planificación de rutas se refiere a encontrar rutas y caminos que cumplan con ciertos indicadores de rendimiento y ciertas restricciones entre el punto de destino y el punto de partida para los objetos en movimiento. En la actualidad, la investigación sobre planificación de rutas se utiliza principalmente para la selección de rutas de vuelo de misiles, torpedos, aviones y otros aviones, mientras que la investigación sistemática sobre rutas de reconocimiento de vehículos aéreos no tripulados es rara. En la referencia [3], aunque el algoritmo de colonia de hormigas también se utiliza para la planificación de rutas, el impacto de la existencia de puntos de amenaza y el valor de los puntos objetivo en la ruta no se considera completamente, y no hay influencia en la colonia de hormigas en En términos de factores heurísticos y la intensidad inicial de la feromona, los algoritmos de enjambre son innovadores. En la literatura extranjera relevante, debido a la gran variedad de vehículos aéreos no tripulados militares de EE. UU., existen relativamente pocas restricciones en la planificación de rutas y el contenido disponible como referencia es limitado. Sin embargo, la investigación sobre estilos de combate especiales en campañas ofensivas insulares aún está en blanco. Con base en estos antecedentes, este artículo estudia este tema para aprovechar al máximo la máxima efectividad de combate de los UAV y reducir la probabilidad de daños a los UAV tanto como sea posible.
1. Análisis de los factores que afectan la planificación de rutas
Hay cuatro factores principales que afectan la planificación de rutas de drones de reconocimiento.
1.1 Valor objetivo
El valor objetivo es un indicador integral (expresado por Vm) que mide el grado necesario de asalto de fuego sobre el objetivo en un momento determinado. El valor Vm de cada objetivo se puede obtener mediante el proceso de jerarquía analítica, o el coeficiente de valor relativo Ku de cada objetivo se puede obtener mediante la normalización, midiendo así la importancia del objetivo.
Al realizar reconocimientos en diferentes objetivos, se puede organizar un tiempo de reconocimiento efectivo más prolongado para objetivos con mayor valor, mientras que para objetivos con valor relativamente menor, el tiempo de reconocimiento efectivo debe comprimirse adecuadamente.
1.2 Tiempo de vuelo efectivo (distancia)
El objetivo principal del reconocimiento es descubrir objetivos valiosos y describir el estado de los objetivos de manera oportuna, por lo tanto, la probabilidad de descubrirlos. El objetivo es importante medir si la ruta es un índice razonable. Cuanto más cerca del objetivo, más tiempo buscará el equipo de reconocimiento del avión en el área del objetivo y mayor será la probabilidad de descubrir el objetivo.
Para obtener información efectiva sobre el objetivo, el UAV debe acercarse al objetivo y mantenerlo dentro del alcance de su equipo de reconocimiento electrónico y óptico a bordo. Para monitorear un objetivo en tiempo real, el dron de reconocimiento debe flotar sobre el objetivo para que esté bajo la vigilancia de equipos aéreos durante mucho tiempo. Por tanto, la probabilidad de descubrir el objetivo puede caracterizarse por el tiempo de vuelo efectivo. Representa el tiempo total de reconocimiento y vigilancia del objetivo por parte del dron de reconocimiento. Para facilitar el procesamiento, si el dron de reconocimiento vuela a la misma velocidad, su tiempo de vuelo de reconocimiento efectivo también se puede convertir en una representación de la distancia de vuelo efectiva.
1.3 Supervivencia
Los drones de reconocimiento deben tener cierta capacidad de supervivencia para completar la misión de reconocimiento. Su capacidad de supervivencia está relacionada principalmente con el desempeño de evasión sigilosa del dron de reconocimiento, el desempeño del radar enemigo y las armas de defensa aérea. En otras palabras, la capacidad de supervivencia de un dron de reconocimiento no solo se ve afectada por su propia vulnerabilidad, vulnerabilidad y confiabilidad, sino también por las capacidades de reconocimiento, detección y ataque del enemigo.
Desde la perspectiva del proceso de completar la misión del dron de reconocimiento, incluye tres procesos: lanzamiento, vuelo normal e intercepción de avance. Si se utilizan las probabilidades Pf, Pl, Ps para representar la finalización de los tres procesos.
1.4 Limitación de alcance (cantidad de combustible)
El alcance se refiere a la distancia horizontal máxima que el dron de reconocimiento puede volar sin repostar después del despegue, es decir, la distancia de vuelo. Es un indicador que caracteriza las capacidades de vuelo persistentes y de larga distancia de los drones de reconocimiento. Debido a que la cantidad de reabastecimiento de combustible en tierra al mismo tiempo es limitada, su ruta inevitablemente estará limitada por el alcance y, debido al alcance limitado de la radio, el lugar donde el avión realiza su misión no puede exceder su radio de combate.
2. Modelado de planificación de rutas
Los UAV de reconocimiento generalmente realizan misiones específicas de reconocimiento y vigilancia. El objetivo esperado del comandante es descubrir tantas como sea posible dentro del tiempo y alcance de vuelo limitados. pagando el menor coste.
En lo que respecta a las limitaciones de la planificación de rutas, en primer lugar, la cantidad de amenaza no puede exceder el rango de permiso del comandante y, en segundo lugar, la distancia total de vuelo del dron de reconocimiento no puede exceder el alcance del reconocimiento. zumbido.
Una vez que no se puede establecer uno de los dos, significa que no se puede completar la tarea requerida, es decir,
3. Algoritmo de colonia de hormigas y sus mejoras.
El algoritmo de colonia de hormigas se introdujo en el campo de la inteligencia artificial como un nuevo modelo informático y se denomina sistema de hormigas. El sistema se basa en los siguientes supuestos:
(1) Las hormigas se comunican a través del entorno. Cada hormiga solo reacciona de acuerdo con el entorno local que la rodea y solo afecta el entorno local que la rodea;
(2) La respuesta de la hormiga al medio ambiente está determinada por su modelo interno;
(3) A nivel individual, cada hormiga sólo toma decisiones independientes según el entorno. A nivel de grupo, el comportamiento de las hormigas individuales es aleatorio, pero la colonia de hormigas forma un comportamiento grupal altamente ordenado a través de un proceso de autoorganización.
3.1 Características de planificación de rutas basadas en el algoritmo de colonias de hormigas
El método de planificación de rutas de UAV de reconocimiento basado en el algoritmo de colonias de hormigas puede garantizar que al formular la ruta, se encuentre una ruta con una baja probabilidad detectable y Se puede obtener una ruta de vuelo aceptable. Este método de planificación de rutas también tiene las siguientes características:
(1) Se agregará rápidamente nueva información al medio ambiente gracias a la continua propagación de hormonas bioinformáticas por parte de las hormigas, mientras que la información antigua se agregará al ambiente debido a la evaporación y evaporación de hormonas bioinformáticas Actualizado y perdido constantemente, mostrando características dinámicas;
(2) A través de la cooperación de múltiples hormigas, se busca el camino óptimo y se convierte en el camino elegido por la mayoría de las hormigas. , que es colaborativo;
(3) Dado que muchas hormigas sienten las hormonas de bioinformación dispersas en el medio ambiente, ellas mismas también emiten hormonas de bioinformación, lo que hace que diferentes hormigas tengan diferentes estrategias de selección y estén distribuidas. Estas características son consistentes con muchos requisitos de los campos de batalla futuros, por lo que utilizar el algoritmo de colonias de hormigas para planificar la ruta de los drones de reconocimiento es factible y con visión de futuro.
3.2 Mejora del algoritmo de colonia de hormigas
(1) Valor inicial de ij(t)
Para considerar mejor las amenazas, la trayectoria se define en inicial condiciones Fuerza, de acuerdo con la selección de ruta de las hormigas, la ruta con alta intensidad de trayectoria debe seleccionarse de manera óptima, mientras que la planificación de ruta del UAV debería elegir mejor la ruta que se aleja del punto de amenaza. Entonces se puede definir que la intensidad inicial de la trayectoria es inversamente proporcional a la distancia. Es decir, cuanto más cerca esté la ruta del punto de amenaza, menor será la intensidad de las feromonas. Para cada camino entre dos puntos objetivo, la intensidad inicial de la trayectoria de la feromona.
4. Implementación de planificación de rutas de aviones de reconocimiento no tripulados basada en un algoritmo mejorado de colonias de hormigas.
4.1 Condiciones iniciales para la planificación de rutas
El algoritmo de colonia de hormigas se utiliza principalmente para la planificación de rutas de búsqueda y reconocimiento de múltiples objetivos, es decir, la planificación de rutas debe obtener el número y el orden. de cada objetivo para que el reconocimiento El dron pase por tantos puntos objetivo como sea posible.
En el proceso de planificación inicial, para facilitar la implementación del algoritmo de colonia de hormigas, primero se determina el sistema de coordenadas y el sistema de coordenadas se utiliza para representar los puntos objetivo y los puntos de amenaza anteriores, que pueden facilitar las operaciones reales.
Supongamos que en la batalla por apoderarse de la isla, se utiliza una ciudad como punto de coordenadas (100, 100) y se establece un sistema de coordenadas plano rectangular de 1 sistema de coordenadas con una longitud unitaria de 3 kilómetros. (Esto es para considerar completamente todos los puntos valiosos principales que se construyen razonablemente después de incluirlos en un rango de (120 × 120)). Luego se pueden determinar las posiciones del sistema de coordenadas de los puntos anteriores y se pueden obtener las coordenadas de cada punto. Al mismo tiempo, el coeficiente de valor de cada punto objetivo se puede obtener mediante el proceso de jerarquía analítica (se omite el proceso específico).
4.2 Implementación del modelo de algoritmo de colonia de hormigas
Determinación de los parámetros iniciales del sistema de alimentación de hormigas
Para facilitar el cálculo y la expresión, el punto objetivo es definido como el vector Mi (donde I = 1, 2, 3, ..., 12), el punto de amenaza se define como el vector Ti (donde I = 1, 2, 3). El algoritmo de colonia de hormigas se utiliza para resolver el problema del viajante en el punto objetivo. Los algoritmos de colonias de hormigas desarrollados actualmente incluyen el sistema de densidad de hormigas, el sistema de cantidad de hormigas y el sistema de perímetro de hormigas, pero este último se utiliza principalmente en aplicaciones prácticas. Para facilitar la simulación del comportamiento de las hormigas en el sistema, se definen etiquetas.
4.3 Análisis del modelo de algoritmo de colonia de hormigas
A través de la comparación, se analizaron cualitativamente los valores de la función objetivo y los diagramas de planificación de rutas en diversas situaciones. No es difícil encontrar que considerando el valor del punto objetivo y la amenaza del punto de amenaza, la ruta evita las amenazas tanto como sea posible y da prioridad a los puntos con mayor valor objetivo. De esta manera, la probabilidad de que el dron sufra daños es baja. Si se produce un daño, el valor total del objetivo descubierto es mayor.
Se realiza un análisis cuantitativo para las cuatro situaciones, asumiendo que la tendencia del comandante es 0,6, es decir, considerando ligeramente el coste de amenaza.
2000 metros significa que la distancia de reconocimiento efectiva para cada objetivo es 2000 metros y se calcula el valor de la función objetivo. Se puede ver que aunque la longitud total de la ruta es la más grande, el valor general de la función objetivo también es el más grande y el alcance es el mejor, es decir, el dron de reconocimiento debe pasar por estos puntos objetivo en secuencia.
5. Conclusión
A través del análisis anterior, dada la misión de reconocimiento del dron de reconocimiento, se puede obtener la ruta inicial óptima mediante el cálculo, lo que puede mejorar efectivamente el rendimiento del dron. La eficiencia del reconocimiento y la reducción de la probabilidad de daño de los UAV tienen cierta importancia orientadora sobre cómo utilizar los UAV de reconocimiento en preparación para las luchas militares actuales. A medida que mejora el rendimiento de los drones de reconocimiento de nuestro ejército y se siguen enriqueciendo los tipos de aviones, es necesario seguir debatiendo cómo planificar las rutas de estos tipos de aviones en futuras campañas de ataque a islas.