中国空军工程与西北工大空战决策研究

本文主要探讨了国内在飞机空战决策领域的研究成果，涵盖了多个大学和机构的研究方向，重点关注了马尔科夫决策过程在这一领域的应用。各研究机构通过不同的方法和模型来解决空战中的决策问题，包括逆强化学习、案例和规则推理、神经网络、模糊逻辑和多目标优化等技术。 一、飞机空战决策的主要方法 飞机空战决策涉及到复杂的战略和战术计算，其中包括空军工程大学和西北工业大学等多个研究单位的工作。他们利用各种先进算法，如强化学习、逆强化学习、模糊逻辑、神经网络和多准则决策等，来优化空战态势评估、机动决策和轨迹预测。例如，空军工程大学通过逆强化学习优化态势评估函数，而西北工业大学则研究基于强化学习的无人机机动决策方法。 二、空战决策方法示例 1. 马尔科夫决策过程 (MDP) 在空战决策中的应用是研究的一个重点，如《基于隐马尔科夫模型的空战决策点理论研究》。这种模型可以用于处理不确定性，预测敌我双方可能的行动，为飞行员或无人机提供最佳决策建议。 2. 无人作战飞机的机动决策研究中，采用机器学习，如强化学习和模糊决策分析，来实现灵活和实时的决策，如《基于强化学习的近距空战机动决策模型》和《基于风险型决策的空战自主机动决策算法》。 3. 案例推理 (CBR) 和规则推理 (RBR) 结合的方法在《基于CBR和RBR结合的无人机自主空战战术决策》中被用来模拟实战情境，提供决策支持。 三、飞机空战决策的发展特点 近年来的研究趋势表明，空战决策正朝着更加智能化、自主化和动态化的方向发展。利用大数据、人工智能和机器学习技术，研究人员能够构建更精确的战场态势感知模型，以及更加适应复杂环境变化的决策模型。例如，通过FCM模型理论进行无人作战飞机的对地攻击决策，以及利用Gauss伪谱法进行在线攻击轨迹决策。 此外，多机协同作战和编队决策也是研究的热点。如《划分超近距、近距的多机协同作战战术决策》和《基于Agent的作战飞机编队决策行为模型》，这些研究旨在提高作战效率和生存能力，通过协同决策增强整体战斗力。 总结来说，国内在飞机空战决策领域的研究广泛且深入，结合了多种先进的计算和智能技术，以应对现代空战中的挑战，提升空中对抗的决策质量和效率。未来，随着技术的进一步发展，空战决策方法将更加精准和高效，有助于提升我国空军的整体作战能力。