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.
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.
The probability of target survival is the most important factor in the target assignment, Most of the studies about it have assumed the case of one target and ane weapon type. Therefore, they can not be applied to the real situation. In this paper. the quantity and type of enemy assets of the friendly force are considered simultaneously. Considered defense type is the coordinated defense with no impact point prediction. The objective function is to minimize the expected total survival value of targets which are scattered in the defense area. The rules of aircraft assignment are as follows : first, classify targets into several groups, each of those has the same desired damage level secondly. select the critical group which has the least survival value in accordance with the additional aircraft assignment, and finally. assign the same number of attack assets against each target in the critical group. In this paper, the attack assets, the escort assets, and the defense assets are considered. The model is useful to not only the simple aircraft assignment problem but also the complicated wargame models.
This paper investigates an aircraft-target assignment problem in consideration of deconfliction. The aircraft-target assignment problem is the problem to assign available aircrafts and weapons to targets that should be attacked, where the objective function is to minimize the total expected damage of aircrafts. Deconfliction is the way of dividing airspaces for aircraft flight to ensure the safety while performing the mission. In this paper, mixed integer programming model is suggested, where it considers deconfliction between aircrafts. However, the suggested MIP model is non-linear and limited to get solution for large size problem. The 2-phase decomposition model is suggested for efficiency and computation, where in the first phase target area is divided into sectors for deconfliction and in the second phase aircrafts and weapons are assigned to given targets for minimizing expected damage of aircraft. The proposed decomposition model shows outperforms the model developed for comparison in the computational experiment.
North Korea continues to upgrade and display its long-range rocket launchers to emphasize its military strength. Recently Republic of Korea kicked off the development of anti-artillery interception system similar to Israel's "Iron Dome", designed to protect against North Korea's arsenal of long-range rockets. The system may not work smoothly without the function assigning interceptors to incoming various-caliber artillery rockets. We view the assignment task as a dynamic weapon target assignment (DWTA) problem. DWTA is a multistage decision process in which decision in a stage affects decision processes and its results in the subsequent stages. We represent the DWTA problem as a Markov decision process (MDP). Distance from Seoul to North Korea's multiple rocket launchers positioned near the border, limits the processing time of the model solver within only a few second. It is impossible to compute the exact optimal solution within the allowed time interval due to the curse of dimensionality inherently in MDP model of practical DWTA problem. We apply two reinforcement-based algorithms to get the approximate solution of the MDP model within the time limit. To check the quality of the approximate solution, we adopt Shoot-Shoot-Look(SSL) policy as a baseline. Simulation results showed that both algorithms provide better solution than the solution from the baseline strategy.
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.
In weapon assignment studies to defend against threats such as ballistic missiles and long range artillery, threat assessment was partially lacking in analysis of various threat attributes, and considering the threat characteristics of warheads, which are difficult to judge in the early flight stages, it is very important to apply more reliable optimal solutions than approximate solution using LP model, Meta heuristics Genetic Algorithm, Tabu search and Particle swarm optimization etc. Our studies suggest Generic Rule based threat evaluation and weapon assignment algorithm in the basis of various attributes of threats. First job of studies analyzes information on Various attributes such as the type of target, Flight trajectory and flight time, range and intercept altitude of the intercept system, etc. Second job of studies propose Rule based threat evaluation and weapon assignment algorithm were applied to obtain a more reliable solution by reflection the importance of the interception system. It analyzes ballistic missiles and long-range artillery was assigned to multiple intercept system by real time threat assessment reflecting various threat information. The results of this study are provided reliable solution for Weapon Assignment problem as well as considered to be applicable to establishing a missile and long range artillery defense system.
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.
저고도 궤적의 장사정포 위협이 대두됨에 따라 이를 방어할 요격 시스템의 개발이 시작될 예정이다. 이러한 장사정포의 공격을 방어하는 문제는 전형적인 동적 무기 표적 할당 문제다. 동적 무기 표적 할당 문제에서는 한 시점에서의 의사결정 결과가 이후 시점의 의사결정 과정에 영향을 주며, 이는 마코브 의사결정 모형의 특징이기도 하다. 장사정포의 공격을 방어하기 위한 의사결정 과정에 허용되는 시간은 공격자와 방어자의 거리를 고려할 때 저고도 궤적의 동시 다발성 발사체에 대한 대응은 수 초 이내에 결정되어야 하나, 짧은 시간 내에 마코브 의사결정 과정으로 최적해를 구하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 장사정포 공격을 방어하는 동적 무기 표적 할당 문제를 마코브 의사결정 문제로 나타내고, 3가지 시나리오를 작성한 후 근사적 동적계획 방법을 적용하여 요격이 가능 시간 안에 해의 도출이 가능한지를 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 도출된 해의 품질을 검증하기 위하여 각 시나리오에 대하여 근사적 동적계획을 적용한 결과와 Shoot-Shoot-Look 방법을 적용한 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 장사정포의 방어 시나리오에 대하여 근사적 동적계획의 결과가 Shoot-Shoot-Look 방법을 이용한 결과보다 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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