무장할당(Weapon-Target Assignment, WTA) 문제는 다수 위협과 다종의 무장을 효과적으로 할당하는 문제이다. 실제 급변하는 교전환경에서의 무장할당은 위협과 무장의 특성과 위협-무장 선정에 따른 영향성을 모두 고려해야한다. 본 논문에서는 동적 무장할당 문제에서의 최적해 도출을 위해 메타휴리스틱 방법의 일종인 Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) 알고리즘 적용 방안을 제안한다. 먼저 동적 무장할당 문제를 정의하고 알고리즘 적용을 위해 수학적 모델을 정식화한다. 무장할당 전략을 수립하기 위하여 목적함수를 정의하고 시간변화를 고려한 구속조건을 설정한다. 이를 바탕으로 GRASP 알고리즘을 동적 무장할당 문제에 적용한다. 교전 시뮬레이션을 통해 정식화한 무장할당 문제의 최적해 특성을 분석하며, Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 알고리즘 성능 검증을 수행한다.
The Weapon-Target Assignment(WTA) problem can be formulated as an optimization problem that minimize the threat of targets. Existing methods consider the trade-off between optimality and execution time to meet the various mission objectives. We propose a multi-agent reinforcement learning algorithm for WTA based on mean field game to solve the problem in real-time with nearly optimal accuracy. Mean field game is a recent method introduced to relieve the curse of dimensionality in multi-agent learning algorithm. In addition, previous reinforcement learning models for WTA generally do not consider weapon interference, which may be critical in real world operations. Therefore, we modify the reward function to discourage the crossing of weapon trajectories. The feasibility of the proposed method was verified through simulation of a WTA problem with multiple targets in realtime and the proposed algorithm can assign the weapons to all targets without crossing trajectories of weapons.
In this paper, a new type of weapon-target assignment(WTA) problem has been suggested that reflects realistic constraints for sharing target with other weapons and shooting double rapid fire. To utilize in rapidly changing actual battle field, the computation time is of great importance. Several metaheuristic methods such as Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization, and Particle Swarm Optimization have been applied to the real-time WTA in order to find a near optimal solution. A case study with a large number of targets in consideration of the practical cases has been analyzed by the objective value of each algorithm.
본 논문에서는 가변 연속사격 시간을 고려한 근접 방어 시스템(Closed-In Weapon System, CIWS)의 최적 무장 할당 알고리듬에 대해 다룬다. 본 연구에서 근접 방어 시스템의 무장 할당 문제는 혼합정수계획법(Mixed Integer Linear Programming, MILP)을 기반으로 정식화된다. 제안한 방법은 연속사격 시간을 교전 사거리와 관계없이 일정하다고 가정한 기존 연구와 달리 사거리에 따른 요격확률을 바탕으로 가변 연속사격 시간을 고려한다. 따라서 기존의 방법대비 보다 현실적인 교전상황을 반영할 수 있을 뿐만 아니라 표적 대응시간을 향상할 수 있다. 본 논문에서는 가변연속사격 시간이 반영되도록 기존의 혼합정수계획법 기반 무장 할당 문제를 변형시켰으며, 상용최적화 프로그램을 활용한 수치 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
Quantum-inspired Genetic Algorithm (QGA) is a probabilistic search optimization method combined quantum computation and genetic algorithm. In QGA, the chromosomes are encoded by qubits and are updated by quantum rotation gates, which can achieve a genetic search. Asset-based weapon target assignment (WTA) problem can be described as an optimization problem in which the defenders assign the weapons to hostile targets in order to maximize the value of a group of surviving assets threatened by the targets. It has already been proven that the WTA problem is NP-complete. In this study, we propose a QGA and a hybrid-QGA to solve an asset-based WTA problem. In the proposed QGA, a set of probabilistic superposition of qubits are coded and collapsed into a target number. Q-gate updating strategy is also used for search guidance. The hybrid-QGA is generated by incorporating both the random search capability of QGA and the evolution capability of genetic algorithm (GA). To observe the performance of each algorithm, we construct three synthetic WTA problems and check how each algorithm works on them. Simulation results show that all of the algorithm have good quality of solutions. Since the difference among mean resulting value is within 2%, we run the nonparametric pairwise Wilcoxon rank sum test for testing the equality of the means among the results. The Wilcoxon test reveals that GA has better quality than the others. In contrast, the simulation results indicate that hybrid-QGA and QGA is much faster than GA for the production of the same number of generations.
본 논문에서는 다수 이종 근접 방어 시스템(Closed-In Weapon System, CIWS)의 최적 무장 할당 문제를 제시하고, 이를 혼합정수선형계획법(Mixed Integer Linear Programming, MILP)으로 변형해 해결하는 기법을 제안한다. 일반적인 무장 할당 문제의 경우 다양한 경우의 수를 고려해야하기 때문에 계산 시간이 기하급수적으로 증가하는 경우가 잦다. 하지만 주어진 문제를 MILP와 같은 혼합정수 최적화 문제로 변형하면 준실시간 내에 전역 최적해를 찾을 수 있다. 본 논문에서는 다수 위협이 각각 다른 시점에 다른 방향에서 방어 자산을 공격하는 상황을 고려한다. 또한, 제원이 다른 다수 CIWS를 동시 운용하는 경우를 추가로 고려한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제 상황을 비선형 혼합정수계획 문제로 정식화하고, 이를 MILP로 변형하는 기법을 제시하였다. 또한, 이를 상용 최적화 프로그램으로 구현해 최적화 성능을 검증하였다.
동시 다발적으로 공격해 오는 위협 표적을 방어하기는 매우 어려우며, 특히 방어용 무장수보다 표적의 수가 많을 경우에는 전체 표적 격추 기대 확률이 최대가 될 수 있도록 유지하는 방법으로서 본 논문에서는 홉필드 신경망 기법을 무장 할당 알고리즘으로 이용하는 방안을 제안하였다. 본 연구는 자동무장할당 알고리즘을 설계함에 있어서 할당변수를 생성하는데 필요한 신경망 학습 횟수를 단축하도록 설계하였으며 컴퓨터 시뮬레이션 결과 watcholder의 방법보다 수렴성이 뛰어남을 확인하였다.
For optimizing the operation plan when strike packages attack multiple targets, this article suggests a new mathematical model and a parallel hybrid genetic algorithm (PHGA) as a solution methodology. In the model, a package can assault multiple targets on a sortie and permitted the use of mixed munitions for a target. Furthermore, because the survival probability of a package depends on a flight route, it is formulated as a mixed integer programming which is synthesized the models for vehicle routing and weapon-target assignment. The hybrid strategy of the solution method (PHGA) is also implemented by the separation of functions of a GA and an exact solution method using ILOG CPLEX. The GA searches the flight routes of packages, and CPLEX assigns the munitions of a package to the targets on its way. The parallelism enhances the likelihood seeking the optimal solution via the collaboration among the HGAs.
In recent warfare, the performance improvement of air weapon systems enables an aircraft to strike multiple targets on a single sortie. Further, aircrafts attacking targets may carry out an operation as a strike package that is composed of bombers, escort aircrafts, SEAD (Suppression of Enemy Air Defenses) aircrafts and etc. In this paper, we present an aircraft allocation model that allocates multiple targets to a single sortie in the form of a strike package. A mixed integer programming is developed and solved by using a commercially available software. The new model is better than existing ones because not only it allocates aircrafts to multiple targets but also it models the concept of the strike package. We perform a computational experiment to compare the result of the new model with that of existing ones, and perform sensitivity analysis by varying a couple of important parameters.
In this research, in order to optimize the multi-objective function effectively, we suggested the optimization model to maximize the total destruction of ground targets and minimize the total damage of aircrafts and cost of air munitions by using goal programming. To satisfy the various variables and constraints of this mathematical model, the concept of air strike package is applied. As a consequence, effective attack can be possible by identifying the prior ground targets more quickly. This study can contribute to maximize the ROK air force's combat power and preservation of high value air asset in the war.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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