能力优先的作战体系模型构建与分析
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更新于2024-09-08
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"这篇论文研究了基于能力优先的作战体系模型构建方法,针对BA无标度网络模型在模拟现实战争环境中的局限性进行了扩展。研究中提出了按OODA作战环进行类内和邻类间选择连接的新算法,以及武器装备能力的计算方法,通过能力值优化节点的选择连接机制。新算法生成的模型更符合实战部署,增强了网络的抗毁性和鲁棒性。实验表明新算法具有较低的时间复杂度,并通过比较度分布、聚类系数和平均路径长度,证实了新模型的优越性。该研究得到了国家自然科学基金和陕西省自然科学基金的支持。作者包括来自空军工程大学和空军93936部队的研究人员,他们在复杂网络、信息安全和指挥自动化等领域有深入研究。"
这篇论文探讨了在军事应用领域,特别是作战体系模型构建过程中遇到的问题。BA无标度网络模型虽然广泛应用于复杂系统的研究,但其全局选择连接机制不能充分反映武器装备的作战特性。为解决这一问题,论文提出了一种新的算法,该算法引入了OODA(观察-定向-决策-行动)作战循环的概念,将连接机制划分为类内和邻类间的局部选择,使得模型更贴近实战环境。
在新算法中,关键创新是武器装备能力的计算方法。通过这种方式,可以根据节点的能力值来决定连接,而不是简单的概率选择,这使得能力强的节点更容易成为网络的核心,提高了网络的整体效能。此外,这种基于能力的择优连接机制有助于增强网络的抗毁性,即使遭受攻击,也能保持一定的功能完整性。
论文还通过实证分析证明了新算法的时间复杂度较低,这对于实时作战环境下的快速决策至关重要。通过对新旧模型的度分布、聚类系数和平均路径长度的比较,研究者展示了新模型在保持网络效率的同时,具有更高的鲁棒性,这意味着网络在面对随机故障或故意攻击时能更好地恢复和适应。
这项研究为构建更符合军事实际需求的作战体系模型提供了理论基础和技术手段,对于提升军事系统的作战效能和应对复杂战争环境有着重要的实践意义。其贡献不仅在于算法的创新,还在于对复杂网络理论在军事应用中的深化理解和改进。
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