基于分布式计算的多机协同空战目标分配算法.pdf

分布式计算是一种计算方法，它将计算任务分布在多个计算节点上，通过合作来完成问题的求解。分布式计算特别适用于需要大量计算资源或者需要处理大规模数据的场景。空战目标分配问题的实时性和复杂性要求，使得传统集中式控制的目标分配算法难以满足现代空战的需求。 空战指挥体系一般采用三级指挥体制，即从高级指挥机关到下级指挥机关，再到最前沿的作战单元。本文提出的算法就是参考这样的指挥体系，通过构建分层的任务分解结构和多智能体（MAS）目标分配模型，将集中控制和优化问题分布到多个作战控制单元进行计算，从而提高优化性能。 多智能体系统（MAS）是由多个具有较高自治性的智能体组成的系统，这些智能体可以通过协调合作来解决复杂问题。在空战目标分配问题中，MAS模型通过模拟分布式计算环境中的智能体，可以在没有中央控制的情况下，通过智能体之间的协调和协作来优化目标分配。 本文的算法在模型构建中，将目标优化分配准则嵌入到智能体的决策过程中，使得分配结果更能考虑到空中作战的实际需求。在现代空战中，由于作战平台的移动性、敏感性和通信通道可能出现的故障，信息和计算高度分布，这要求目标分配算法必须具备高度的鲁棒性和隐蔽性，分布式计算和MAS模型正是这样的解决思路。 仿真验证是在典型的多编队多目标的空战实例中进行的，验证了本文方法的有效性，并分析了该方法在提高空战效率和分配实时性的优势。仿真结果表明，基于分布式计算的多机协同空战目标分配算法，能够更高效地进行目标分配，提高整个空战行动的执行效率。 关键词中提到的“协同空战”、“目标分配”、“分布式”、“多智能体”都是算法和模型研究的核心概念。协同空战强调的是多架飞机间的协作作战，目标分配是将敌方目标按照一定的原则和规则合理地分配给不同的作战单元，而分布式计算和多智能体则是实现目标分配的理论和技术基础。 本文的研究和提出的算法模型对于提高现代空战的指挥控制能力、作战效率具有重要的理论和实际意义。通过分布式计算和MAS模型的引入，能够为现代空战提供更加智能化、灵活和高效的指挥控制系统。