针对体系优化存在的体系建模困难、难以量化反映体系效能问题,本文在深入分析武器装备体系结构基础上,通过基于Agent的建模和图示评审技术(graphical evaluation and review technique,GERT)构建具有自学习机制的体系A-GERT网络,实现体...针对体系优化存在的体系建模困难、难以量化反映体系效能问题,本文在深入分析武器装备体系结构基础上,通过基于Agent的建模和图示评审技术(graphical evaluation and review technique,GERT)构建具有自学习机制的体系A-GERT网络,实现体系效能优化。其次,基于矩母函数与梅森公式给出了体系作战链/网任务成功概率和作战效能的计算方法和证明,并在深刻剖析体系组成单元贡献的基础上,借助合作博弈的利益公平分配思想,提出了基于Shapley值的体系组成单元期望贡献评估模型。然后,基于马尔可夫过程理论,提出了基于组成单元贡献的A-GERT网络体系效能优化算法。最后结合实例研究,说明了所提模型的可行性和有效性。展开更多
文摘针对体系优化存在的体系建模困难、难以量化反映体系效能问题,本文在深入分析武器装备体系结构基础上,通过基于Agent的建模和图示评审技术(graphical evaluation and review technique,GERT)构建具有自学习机制的体系A-GERT网络,实现体系效能优化。其次,基于矩母函数与梅森公式给出了体系作战链/网任务成功概率和作战效能的计算方法和证明,并在深刻剖析体系组成单元贡献的基础上,借助合作博弈的利益公平分配思想,提出了基于Shapley值的体系组成单元期望贡献评估模型。然后,基于马尔可夫过程理论,提出了基于组成单元贡献的A-GERT网络体系效能优化算法。最后结合实例研究,说明了所提模型的可行性和有效性。
