武器装备体系效能快速优化方法、系统及介质与流程

本发明涉及，具体地，涉及武器装备体系效能快速优化方法、系统及介质。

背景技术：

现代战争是双方武器装备体系的对抗，武器装备体系作为对抗双方的焦点所在，直接决定着战争的胜负。武器装备体系的优劣可由武器装备体系效能进行评判，而通过对武器装备体系效能的优化可提高武器装备体系的作战能力。

武器装备体系是一个复杂的“系统的系统”，各系统独立运行，但又相互依存关联，各种因素共同作用形成涌现，影响体系整体的作战能力，呈现出复杂系统的一般特性，即非线性、开放性、动态性、多样性、涌现性、自适应性、自组织性等，这给武器装备体系效能的优化带来极大困难。

目前的武器装备体系效能优化方法可分为解析方法和仿真方法两类：解析方法属于静态优化方法，该方法利用体系设计指标与体系效能评价结果之间的解析模型进行优化求解，该方法建立的解析模型难以描述武器装备体系的复杂特征；仿真法是指以计算机模型为实验手段，通过构建逼真的仿真模型替代武器装备体系进行仿真试验，根据仿真结果进行优化求解。仿真方法具有可信度高、针对性强、可重复等优点，因此在武器装备体系效能优化中得到了广泛应用。

武器装备体系的复杂度给武器装备体系效能优化问题的求解带来了较大的困难和计算消耗，每次优化迭代均需运行仿真系统，仿真计算消耗过于巨大甚至会导致优化的不可行。元模型(metamodel)作为仿真模型的一种简化的代理模型(surrogatemodel)，通过拟合仿真模型的输入输出数据，得到近似、简化的数学模型。利用元模型进行仿真试验，可以在保证精度的同时，大大缩减计算开销，提高仿真效率。本发明提出一种武器装备体系效能快速优化方法，在“基于仿真的武器装备体系效能评估”研究框架下，结合元模型理论，构建基于武器装备体系效能评估元模型的快速优化模型，实现武器装备体系效能的快速优化。

技术实现要素：

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种武器装备体系效能快速优化方法、系统及介质。

根据本发明提供的一种武器装备体系效能快速优化方法，包括：

设计空间生成步骤：获取待优化的，武器装备体系的组成、任务及想定，根据获得的组成、任务及想定，获得效能影响因素及效能影响因素的取值范围；

效能影响因素筛选步骤；判断获得效能影响因素，判断效能影响因素的数量是否大于预设阈值：若是，则进行效能影响因素筛选；否则，则不进行效能影响因素筛选；

效能优化步骤：根据武器装备体系仿真系统的仿真周期选择优化方法，根据选择的优化方法进行优化，输出优化方案及优化结果。

优选地，所述设计空间生成步骤，所述效能影响因素包括以下任一种或任多种：

武器装备体系中各武器系统的战技指标、武器装备部署位置、武器装备编配方案；

通过以下公式表示效能影响因素：

x＝(x1,x2,…,xn)^t∈rⁿ

其中，

x表示所有效能影响因素；

rⁿ表示n维实向量空间，n为效能影响因素数量。

优选地，所述效能影响因素筛选步骤：

数量阈值确定步骤：确定效能影响因素数量阈值num；

筛选判断步骤：判断效能影响因素数量n是否大于预设阈值num：若n小于或等于num，则不进行筛选，进入效能优化步骤继续执行；若n大于num，则采用灵敏度分析方法对效能影响因素进行筛选，获得筛选后的效能影响因素，进入效能优化步骤继续执行；

通过以下公式表示筛选后的效能影响因素：

x′＝(x′1,x′2,…,x′m)^t∈r^m

其中，

x′表示所有筛选后的效能影响因素；

r^m表示m维实向量空间，m为效能影响因素数量。

优选地，所述效能优化步骤：

时间阈值确定步骤：确定武器装备体系仿真系统运行时间阈值tmax；

优化方法选择步骤：判断武器装备体系仿真系统运行时间t是否大于tmax：若t大于tmax，则进入基于元模型优化步骤继续执行，输出优化方案及优化结果；若t小于或等于tmax，则直接基于仿真系统进行优化，输出优化方案及优化结果。

优选地，所述基于元模型优化步骤：

样本及模型获取步骤：对仿真模型进行试验设计，计算体系贡献度，获取试验样本，将试验样本分为训练样本和测试样本，根据模型特点选取合适的元模型；

元模型构造步骤：根据获得的训练样本及选取的元模型，基于训练样本构造满足拟合精度的元模型，利用测试样本检验元模型的预测精度，判断预测精度是否满足预设要求：若满足要求，则获得构造的元模型构，进入代替优化步骤继续执行；否则，进入样本及模型重选步骤继续执行：

样本及模型重选步骤：重新选取元模型或者增加训练样本，返回元模型构造步骤继续执行；

代替优化步骤：根据获得的构造的元模型，选取优化算法，基于构造的元模型进行优化，获得优化方案，将得到的优化方案代入仿真模型，判断元模型的优化结果和仿真模型的仿真结果是否满足精度要求：若是，则认为优化结果可信，输出优化方案及优化结果；否则，则返回代替优化步骤继续执行，重新选取优化算法；

所述精度要求指元模型的优化结果与仿真模型的仿真结果之间的相对误差，若相对误差小于1×10^-3则满足精度要求。

根据本发明提供的一种武器装备体系效能快速优化系统，包括：

设计空间生成模块：获取待优化的，武器装备体系的组成、任务及想定，根据获得的组成、任务及想定，获得效能影响因素及效能影响因素的取值范围；

效能影响因素筛选模块；判断获得效能影响因素，判断效能影响因素的数量是否大于预设阈值：若是，则进行效能影响因素筛选；否则，则不进行效能影响因素筛选；

效能优化模块：根据武器装备体系仿真系统的仿真周期选择优化方法，根据选择的优化系统进行优化，输出优化方案及优化结果。

优选地，所述设计空间生成模块，所述效能影响因素包括以下任一种或任多种：

武器装备体系中各武器系统的战技指标、武器装备部署位置、武器装备编配方案；

通过以下公式表示效能影响因素：

x＝(x1，x2，…，xn)^t∈rⁿ

其中，

x表示所有效能影响因素；

rⁿ表示n维实向量空间，n为效能影响因素数量。

优选地，所述效能影响因素筛选模块：

数量阈值确定模块：确定效能影响因素数量阈值num；

筛选判断模块：判断效能影响因素数量n是否大于预设阈值num：若n小于或等于num，则不进行筛选，调用效能优化模块；若n大于num，则采用灵敏度分析方法对效能影响因素进行筛选，获得筛选后的效能影响因素，调用效能优化模块；

通过以下公式表示筛选后的效能影响因素：

x′＝(x′1，x′2，…，x′m)^t∈r^m

其中，

x′表示所有筛选后的效能影响因素；

r^m表示m维实向量空间，m为效能影响因素数量。

优选地，所述效能优化模块：

时间阈值确定模块：确定武器装备体系仿真系统运行时间阈值tmax；

优化方法选择模块：判断武器装备体系仿真系统运行时间t是否大于tmax：若t大于tmax，则调用基于元模型优化模块，输出优化方案及优化结果；若t小于或等于tmax，则直接基于仿真系统进行优化，输出优化方案及优化结果。

所述基于元模型优化模块：

样本及模型获取模块：对仿真模型进行试验设计，计算体系贡献度，获取试验样本，将试验样本分为训练样本和测试样本，根据模型特点选取合适的元模型；

元模型构造模块：根据获得的训练样本及选取的元模型，基于训练样本构造满足拟合精度的元模型，利用测试样本检验元模型的预测精度，判断预测精度是否满足预设要求：若满足要求，则获得构造的元模型构，调用代替优化模块；否则，调用样本及模型重选模块：

样本及模型重选模块：重新选取元模型或者增加训练样本，调用模型构造模块；

代替优化模块：根据获得的构造的元模型，选取优化算法，基于构造的元模型进行优化，获得优化方案，将得到的优化方案代入仿真模型，判断元模型的优化结果和仿真模型的仿真结果是否满足精度要求：若是，则认为优化结果可信，输出优化方案及优化结果；否则，则调用代替优化模块，重新选取优化算法；

所述精度要求指元模型的优化结果与仿真模型的仿真结果之间的相对误差，若相对误差小于110^-3则满足精度要求。

根据本发明提供的一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的武器装备体系效能快速优化方法的步骤。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

1.本发明了提供了一种武器装备体系效能快速优化方法；

2.本发明所述方案在“基于仿真的武器装备体系效能优化”框架基础下，结合元模型理论，构建基于武器装备体系效能评估元模型的快速优化模型，实现武器装备体系效能的快速优化；

3.本发明所述方案所提供的基于快速优化方法，利用元模型技术替代仿真模型，对优化结果利用仿真模型验证，在提高优化效率的同时，保证了优化的精度。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明提供的实施例1的武器装备体系效能快速优化流程示意图；

图2为本发明提供的实施例1的防空装备体系示意图；

图3为本发明提供的实施例1的灵敏度分析过程示意图；

图4为本发明提供的实施例1的构建元模型的流程示意图；

图5为本发明提供的实施例1的是优化过程及优化结果示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。

根据本发明提供的一种武器装备体系效能快速优化方法，包括：

设计空间生成步骤：获取待优化的，武器装备体系的组成、任务及想定，根据获得的组成、任务及想定，获得效能影响因素及效能影响因素的取值范围；

效能影响因素筛选步骤；判断获得效能影响因素，判断效能影响因素的数量是否大于预设阈值：若是，则进行效能影响因素筛选；否则，则不进行效能影响因素筛选；

效能优化步骤：根据武器装备体系仿真系统的仿真周期选择优化方法，根据选择的优化方法进行优化，输出优化方案及优化结果。

具体地，所述设计空间生成步骤，所述效能影响因素包括以下任一种或任多种：

武器装备体系中各武器系统的战技指标、武器装备部署位置、武器装备编配方案；

通过以下公式表示效能影响因素：

x＝(x1，x2，…，xn)^t∈rⁿ

其中，

x表示所有效能影响因素；

rⁿ表示n维实向量空间，n为效能影响因素数量。

具体地，所述效能影响因素筛选步骤：

数量阈值确定步骤：确定效能影响因素数量阈值num；

筛选判断步骤：判断效能影响因素数量n是否大于预设阈值num：若n小于或等于num，则不进行筛选，进入效能优化步骤继续执行；若n大于num，则采用灵敏度分析方法对效能影响因素进行筛选，获得筛选后的效能影响因素，进入效能优化步骤继续执行；

通过以下公式表示筛选后的效能影响因素：

x′＝(x′1，x′2,…，x′m)^t∈r^m

其中，

x′表示所有筛选后的效能影响因素；

r^m表示m维实向量空间，m为效能影响因素数量。

具体地，所述效能优化步骤：

时间阈值确定步骤：确定武器装备体系仿真系统运行时间阈值tmax；

优化方法选择步骤：判断武器装备体系仿真系统运行时间t是否大于tmax：若t大于tmax，则进入基于元模型优化步骤继续执行，输出优化方案及优化结果；若t小于或等于tmax，则直接基于仿真系统进行优化，输出优化方案及优化结果。

具体地，所述基于元模型优化步骤：

样本及模型获取步骤：对仿真模型进行试验设计，计算体系贡献度，获取试验样本，将试验样本分为训练样本和测试样本，根据模型特点选取合适的元模型；

元模型构造步骤：根据获得的训练样本及选取的元模型，基于训练样本构造满足拟合精度的元模型，利用测试样本检验元模型的预测精度，判断预测精度是否满足预设要求：若满足要求，则获得构造的元模型构，进入代替优化步骤继续执行；否则，进入样本及模型重选步骤继续执行：

样本及模型重选步骤：重新选取元模型或者增加训练样本，返回元模型构造步骤继续执行；

代替优化步骤：根据获得的构造的元模型，选取优化算法，基于构造的元模型进行优化，获得优化方案，将得到的优化方案代入仿真模型，判断元模型的优化结果和仿真模型的仿真结果是否满足精度要求：若是，则认为优化结果可信，输出优化方案及优化结果；否则，则返回代替优化步骤继续执行，重新选取优化算法；

所述精度要求指元模型的优化结果与仿真模型的仿真结果之间的相对误差，若相对误差小于1×10^-3则满足精度要求。

本发明提供的武器装备体系效能快速优化系统，可以通过本发明给的武器装备体系效能快速优化方法的步骤流程实现。本领域技术人员可以将所述武器装备体系效能快速优化方法，理解为所述武器装备体系效能快速优化系统的一个优选例。

根据本发明提供的一种武器装备体系效能快速优化系统，包括：

设计空间生成模块：获取待优化的，武器装备体系的组成、任务及想定，根据获得的组成、任务及想定，获得效能影响因素及效能影响因素的取值范围；

效能影响因素筛选模块；判断获得效能影响因素，判断效能影响因素的数量是否大于预设阈值：若是，则进行效能影响因素筛选；否则，则不进行效能影响因素筛选；

效能优化模块：根据武器装备体系仿真系统的仿真周期选择优化方法，根据选择的优化系统进行优化，输出优化方案及优化结果。

具体地，所述设计空间生成模块，所述效能影响因素包括以下任一种或任多种：

武器装备体系中各武器系统的战技指标、武器装备部署位置、武器装备编配方案；

通过以下公式表示效能影响因素：

x＝(x1，x2，…，xn)^t∈rⁿ

其中，

x表示所有效能影响因素；

rⁿ表示n维实向量空间，n为效能影响因素数量。

具体地，所述效能影响因素筛选模块：

数量阈值确定模块：确定效能影响因素数量阈值num；

筛选判断模块：判断效能影响因素数量n是否大于预设阈值num：若n小于或等于num，则不进行筛选，调用效能优化模块；若n大于num，则采用灵敏度分析方法对效能影响因素进行筛选，获得筛选后的效能影响因素，调用效能优化模块；

通过以下公式表示筛选后的效能影响因素：

x′＝(x′1，x′2，…,x′m)^t∈r^m

其中，

x′表示所有筛选后的效能影响因素；

r^m表示m维实向量空间，m为效能影响因素数量。

具体地，所述效能优化模块：

时间阈值确定模块：确定武器装备体系仿真系统运行时间阈值tmax；

优化方法选择模块：判断武器装备体系仿真系统运行时间t是否大于tmax：若t大于tmax，则调用基于元模型优化模块，输出优化方案及优化结果；若t小于或等于tmax，则直接基于仿真系统进行优化，输出优化方案及优化结果。

所述基于元模型优化模块：

样本及模型获取模块：对仿真模型进行试验设计，计算体系贡献度，获取试验样本，将试验样本分为训练样本和测试样本，根据模型特点选取合适的元模型；

元模型构造模块：根据获得的训练样本及选取的元模型，基于训练样本构造满足拟合精度的元模型，利用测试样本检验元模型的预测精度，判断预测精度是否满足预设要求：若满足要求，则获得构造的元模型构，调用代替优化模块；否则，调用样本及模型重选模块：

样本及模型重选模块：重新选取元模型或者增加训练样本，调用模型构造模块；

代替优化模块：根据获得的构造的元模型，选取优化算法，基于构造的元模型进行优化，获得优化方案，将得到的优化方案代入仿真模型，判断元模型的优化结果和仿真模型的仿真结果是否满足精度要求：若是，则认为优化结果可信，输出优化方案及优化结果；否则，则调用代替优化模块，重新选取优化算法；

所述精度要求指元模型的优化结果与仿真模型的仿真结果之间的相对误差，若相对误差小于110^-3则满足精度要求。

根据本发明提供的一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的武器装备体系效能快速优化方法的步骤。

下面通过优选例，对本发明进行更为具体地说明。

实施例1：

图1是本发明一个实施例的武器装备体系效能快速优化流程图。本实施例以某防空装备体系效能优化为例，如图2所示，所述防空装备体系由两套中程防空导弹武器系统组成，由监视警戒系统、指挥控制系统、火力拦截系统、通讯系统以及相关的维护保障系统组成，其中监视警戒系统包含多型对空搜索雷达，负责对空中目标进行监视并对探测信息进行初步处理；指挥控制系统分为两级，负责生成战场态势、为指挥员提供决策辅助、向所属各作战单位分配作战任务等。

根据所要研究的武器装备体系的组成、任务、想定等，提炼效能影响因素作为分析变量，并确定变量的取值约束，提炼的效能影响因素记为y(k)，包括y(1)最大拦截斜距、y(2)掩护正面宽度、y(3)最大射击纵深、y(4)最大有效射击纵深、y(5)单发杀伤概率、y(6)两发累积杀伤概率、y(7)火力通道数、y(8)战斗准备时间、y(9)系统反应时间、y(10)展开时间、y(11)在架导弹数量、y(12)导弹装填时间；

对效能影响因素进行灵敏度分析，如图3所示，采用顺序分支法对12个效能影响因素进行灵敏度分析，通过10次试验筛选出四个主要效能影响因素为最大拦截斜距、单发杀伤概率、火力通道数以及系统反应时间；

建立效能影响因素与效能值的元模型，如图4所示，采用拉丁超立方试验构建元模型训练样本集和测试样本集。根据得到的训练样本集进行体系效能评估，得到评估结果集，利用随机kriging建模方法建立训练样本集与体系效能评估结果集的随机kriging元模型，采用测试样本集测试元模型的精度，若不满足精度要求，则增加拉丁超立方试验次数重新构建元模型，直至元模型精度满足要求；

选取优化算法，基于构造的元模型进行优化，本实施例中选用遗传算法开展优化，将得到的优化方案代入仿真模型，如果元模型的优化结果和仿真模型的仿真结果满足精度要求，则认为优化结果可信，否则重新寻优；其中，精度要求为计算元模型的优化结果与仿真模型的仿真结果相对误差，相对误差小于1×10^-3则认为满足精度要求，优化过程及最终的优化结果如图5所示，图5中最优值为(1-效能值)，经过优化，体系效能由初始的0.61优化为0.97，极大提升了体系的效能。

本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

在本申请的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。

本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。