动态环境下网络化火控系统的优化与决策研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61203181
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

With applying information technology to the military field, the advantages and importance of the networked combat are more and more obvious. Because of the low level of automation, the traditional decision-making method of combat command cannot adapt to the large-scale dynamic opposed process on the battlefield. Command decision-making of networked fire control system is a typical constrained optimization problem in dynamic environment, problem solving methods which combine cooperation and control method with memetic algorithm are researched and applied to node deployment and task allocation in this project. In full consideration of various types of constraints and indexes such as operation timing, geographical condition, shooting condition and degree of defense effect,a reasonable constrained optimization decision model is established. Constraints handling methods and feasible solution generation strategies are put forward according to characteristic of the constraints and the indexes, then an optimization and command decision-making method in dynamic environment is constructed. Feasibility and effectiveness of the method is verified by a distributed simulation system which simulates the command decision-making process. This research has the important theory significance and defense application value, and provides theoretical and methodological support for networked battle systems which consists of a variety of intelligent weapon platforms.
信息技术在军事领域的应用,使得网络化作战的优势和重要性越来越明显。传统的作战指挥决策手段因其自动化程度低,已经不能适应战场大规模动态对抗过程。本项目将网络化火控系统的指挥决策问题归结为动态环境下典型的约束优化问题,研究建立基于多节点战术行为协同与控制方法和Memetic算法相结合的问题优化求解手段,并将其应用于系统节点布局和任务分配问题中。研究内容包括在充分考虑作战时机、地理条件、射击条件和防御强度等多类型约束和指标条件的基础上,建立合理的约束优化决策模型,根据约束和指标条件的特点,设计约束处理方法和可行解生成策略,从而提出动态战场环境下的指挥决策优化求解方法,最终通过分布式仿真技术对网络化火控系统的指挥决策过程进行模拟,验证所提出理论方法的可行性和有效性。本项目的研究具有重要的理论意义和明确的国防应用价值,可以为各种以智能平台为主的网络化作战系统奠定理论和方法基础。

结项摘要

网络化火控系统作为网络技术和信息技术发展的产物,是现代作战体系结构的发展趋势。以解决网络化防空体系下的指挥优化决策问题为主要研究目标,研究工作从问题建模、求解和验证三方面展开。面向典型的作战任务,尽可能全面地考虑了网络化火控系统指挥决策问题中涉及约束和指标,建立了基于约束优化问题的数学模型。在模型求解过程中,从约束处理和可行解生成入手,应用多智能体系统理论中的引斥力控制方式、动态协作任务求解方法以及Memetic算法,研究了特定任务时合理的引斥力控制方式,提出了一种辅助式的混合决策机制,完成了多阶段优化求解策略的设计。根据项目需求和实验方案,利用组件化的程序设计方法对网络化火控系统仿真软件进行了改进,完成了对指挥决策全过程的模拟,验证了所提出理论方法的可行性和有效性,为提升系统的整体作战效能提供了有力的技术保障。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
Hybrid optimization of dynamic deployment for networked fire control system
网络化火控系统动态部署混合优化
  • DOI:
    10.1109/jsee.2013.00112
  • 发表时间:
    2013-12
  • 期刊:
    Journal of Systems Engineering and Electronics
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Chen Chen;Jie Chen;Bin Xin
  • 通讯作者:
    Bin Xin
An improved deployment algorithm for wireless sensor networks based on Particle Swarm Optimization
基于粒子群优化的无线传感器网络改进部署算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics
  • 影响因子:
    0.7
  • 作者:
    Ding Shuxin;Chen Chen;Chen Jie
  • 通讯作者:
    Chen Jie

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局部进展期直肠癌单纯应用新辅助化疗研究进展
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  • 期刊:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    孙亮

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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