Holon组织下的有人/无人机作战联盟构建与优化

"基于Holon组织的有人/无人机作战联盟形成" 本文主要探讨了在现代军事作战中，如何利用基于Holon组织理论构建有人/无人机作战联盟（Holon Coalition of Manned/Unmanned Vehicles Warms，HCVS）的问题。Holon组织理论是一种自组织和自适应的系统理论，它允许不同层次的个体单元（如有人驾驶飞机和无人机）通过协作形成更高级别的战斗单元，以实现更高效的任务执行。 在有人/无人机群协同作战的任务分配问题上，作者韩博文和姚佩阳分析了如何根据任务需求和无人机的作战资源能力来有效地组建作战编队。他们提出，HCVS的形成过程就是将原本无序的有人/无人机群按照任务需求重组为多个作战编队的过程。 在任务分配策略中，关键在于如何合理分配任务和资源。为了实现这一点，作者定义了两个关键指标：机群资源冗余指标和资源冗余方差指标。前者衡量了无人机群中资源的总体过剩程度，而后者则反映了资源分配的均衡性。通过这两个指标，可以评估和优化任务分配的效率和平衡性。 为了找到最优的HCVS结构，文章构建了一个多目标优化模型。这个模型旨在最大化任务完成效率，同时最小化资源冗余和资源分配不均的情况。考虑到问题的复杂性和多目标特性，作者提出了一个名为“多目标混合蜂群算法”的求解方法。这种算法结合了群体智能的优化策略，如粒子群优化和遗传算法，以解决多目标优化问题。 最后，通过具体的算例，作者验证了所提算法在解决有人/无人机作战联盟形成问题上的有效性与优越性。算例的结果表明，该算法能够有效地找到接近帕累托最优的解决方案，从而在任务完成和资源利用率之间达到良好的平衡。 关键词涵盖了有人/无人机群的协同作战、Holon联盟概念、混合蜂群算法以及多目标优化，这表明本文的研究重点在于利用创新的理论和算法提高有人/无人机群的协同作战能力，以适应未来战场的复杂环境。 这篇研究论文对于军事领域的有人/无人机作战联盟构建提供了理论依据和实用方法，对于提升现代战争中的指挥控制效率和任务完成能力具有重要的理论价值和实践意义。