• 한국군사과학기술학회지
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• 제23권4호
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• pp.381-388
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• 2020

Weapon target assignment problem is an essential technology for automating the operator's rapid decision-making support in a battlefield situation. Weapon target assignment problem is a kind of the optimization problem that can build up an objective function by maximizing the number of threat target destructed or maximizing the survival rate of the protected assets. Weapon target assignment problem is known as the NP-Complete, and various studies have been conducted on it. Among them, a greedy heuristic algorithm which guarantees (1-1/e) approximation has been considered a very practical method in order to enhance the applicability of the real weapon system. In this paper, we formulated the weapon target assignment problem for supporting decision-making at the level of artillery. The lazy strategy based on hierarchical structure is proposed to accelerate the greedy algorithm. By experimental results, we show that our algorithm is more efficient in processing time and support the same level of the objective function value with the basic greedy algorithm.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.539-544
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• 2003

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 무장 할당 문제를 제안하였다. 무장 할당이란 적의 공격으로부터 방어대상물의 손상을 최소화하거나 적의 공격물 또는 표적의 격추 확률이 최대가 되도록 표적에 대해 방어무기의 적절한 할당을 목적으로 하는 최적화 문제로서, 본 논문에서는 무장 할당 문제에 근 최적화의 강점을 가진 유전자 알고리즘을 적용하였다. 무장 할당 문제에 적합한 유전자 알고리즘 형태와 파라메타를 선정하는 방법을 제시하였고, 시뮬레이션을 통해서 기존의 전형적인 최적화 기법과의 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 방법이 우수함을 입증하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권3호
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• pp.108-116
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• 2015

A missile defense system is composed of radars detecting incoming missiles aiming at defense assets, command control units making the decisions on weapon target assignment, and artillery batteries firing of defensive weapons to the incoming missiles. Although, the technology behind the development of radars and weapons is very important, effective assignment of the weapons against missile threats is much more crucial. When incoming missile targets toward valuable assets in the defense area are detected, the asset-based weapon target assignment model addresses the issue of weapon assignment to these missiles so as to maximize the total value of surviving assets threatened by them. In this paper, we present a model for an asset-based weapon assignment problem with shoot-look-shoot engagement policy and fixed set-up time between each anti-missile launch from each defense unit. Then, we show detailed linear approximation process for nonlinear portions of the model and propose final linear approximation model. After that, the proposed model is applied to several ballistic missile defense scenarios. In each defense scenario, the number of incoming missiles, the speed and the position of each missile, the number of defense artillery battery, the number of anti-missile in each artillery battery, single shot kill probability of each weapon to each target, value of assets, the air defense coverage are given. After running lpSolveAPI package of R language with the given data in each scenario in a personal computer, we summarize its weapon target assignment results specified with launch order time for each artillery battery. We also show computer processing time to get the result for each scenario.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제23권4호
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• pp.337-345
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• 2020

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.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권12호
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• pp.856-864
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• 2019

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.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권3호
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• pp.441-453
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• 2017

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.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권1호
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• pp.143-150
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• 2019

We focus on the weapon target assignment and fire scheduling problem (WTAFSP) with the objective of minimizing the makespan, i.e., the latest completion time of a given set of firing operations. In this study, we assume that there are m available weapons to fire at n targets (> m). The artillery attack operation consists of two steps of sequential procedure : assignment of weapons to the targets; and scheduling firing operations against the targets that are assigned to each weapon. This problem is a combination of weapon target assignment problem (WTAP) and fire scheduling problem (FSP). To solve this problem, we define the problem with a mixed integer programming model. Then, we develop exact algorithms based on a dynamic programming technique. Also, we suggest how to find lower bounds and upper bounds to a given problem. To evaluate the performance of developed exact algorithms, computational experiments are performed on randomly generated problems. From the results, we can see suggested exact algorithm solves problems of a medium size within a reasonable amount of computation time. Also, the results show that the computation time required for suggested exact algorithm can be seen to increase rapidly as the problem size grows. We report the result with analysis and give directions for future research for this study. This study is meaningful in that it suggests an exact algorithm for a more realistic problem than existing researches. Also, this study can provide a basis for developing algorithms that can solve larger size problems.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권11호
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• pp.787-794
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• 2019

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.221-227
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• 2019

무기 목표물 배정 문제는 지금까지 다항시간 알고리즘이 제안되지 않는 NP-hard 문제로 알려져 왔다. 그럼에도 불구하고, 본 문제에 대해 가능한 모든 경우수를 검증하는 Brute-Force 법이나 분기한정법으로 최적 해를 구하거나 유전자 알고리즘, 입자군 최적화 등의 인공지능 방법으로 근사 해를 구하는 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 단지 무기의 총 대수 k, 무기 종류 수 m, 목표물 개수 n에 대해 O(mn)을 k회 수행하는 O(kmn) 다항시간으로 최적 해를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 Brute-Force 법에 비해 수행횟수를 최소화 시킬 뿐 아니라 최적해도 구하는 장점을 갖고 있다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제36권3호
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• pp.29-42
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• 2010

운용과학의 군사 응용 분야 중 하나인 무장-표적 할당문제는 NP-complete 문제로 알려져 있어 주어진 시간내에 최적해를 구할 수 없으므로 휴리스틱 방법에 의해 빠른 시간 내에 우수한 해를 구하는 것이 더 의미가 있다. 본 연구에서는 보다 효율적으로 해를 도출할 수 있는 방법을 개발하기 위해 전형적인 문제를 재구성하여 단순화 시켰다. 이러한 문제 하에서 두가지 유전자 알고리즘인 표적번호 표현 방법과 순열 표현방법을 비교하였고, 구성적 휴리스틱, 향상적 휴리스틱들을 개발하여 비교하였다. 무장의 파괴확률 간에 이행성 규칙이 존재하는 경우를 대상으로 실험을 수행한 결과 구성적 휴리스틱의 해를 초기해로 하여 교환에 기초한 향상적 계산 시간이나 해의 질 측면에서 가장 우수한 해를 생성하였다. 그러나, 구성적 휴리스틱의 효율성은 무장 성능 간 이행성 규칙에 민감한 결과를 나타내었다.