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第1章 绪论1

1.1 电子装备试验与训练概述1

1.1.1 电子装备试验1

1.1.2 电子装备训练4

1.2 电子装备试验与训练中的最优化技术7

1.2.1 系统最优化技术概述7

1.2.2 最优化技术在电子装备试验与训练中的适应性分析9

1.2.3 新军事变革中电子装备试验与训练最优化技术应用11

1.2.4 电子装备试验与训练最优化技术国内外现状13

1.3 电子装备试验与训练最优化技术体系16

1.3.1 电子装备试验与训练中的数学规划18

1.3.2 电子装备试验与训练中的决策模型与方法19

1.3.3 电子装备试验与训练中的现代优化算法20

第2章 电子装备试验与训练中的线性规划22

2.1 电子装备试验与训练中的线性规划问题22

2.2 电子装备配置的线性规划模型23

2.2.1 电子装备配置模型的建立23

2.2.2 电子装备配置线性规划模型的特征25

2.2.3 线性规划模型的标准型26

2.3 电子装备配置线性规划模型的解法29

2.3.1 图解法29

2.3.2 枚举法29

2.3.3 单纯形法29

2.3.4 软件求解29

2.4 电子装备配置模型的灵敏度分析39

2.4.1 目标函数系数变化40

2.4.2 右边系数变化45

2.4.3 多系数同步变化48

2.5 电子装备试验与训练中的线性规划应用51

2.5.1 武器平台的武器分配问题51

2.5.2 电子装备至武器平台的灰参数分配53

2.5.3 干扰机分配的灰预测规划54

2.5.4 油料运输问题58

2.5.5 油料运输的模糊线性规划61

2.5.6 资源规划问题62

2.5.7 资源分配问题65

2.6 多目标规划及其应用67

2.6.1 多目标规划模型67

2.6.2 多目标规划模型的求解与实现68

2.6.3 电子装备分配的多目标规划问题72

2.6.4 电子装备分配的模糊多目标规划75

2.6.5 无人干扰机的灰色多目标规划问题80

第3章 电子装备试验与训练中的整数（非）线性规划83

3.1 电子装备试验与训练中的整数规划问题83

3.2 整数线性规划84

3.2.1 整数线性规划模型84

3.2.2 整数线性规划的分枝定界法85

3.2.3 整数线性规划的割平面法86

3.2.4 整数线性规划的LINGO求解86

3.3 0-1规划87

3.3.1 0-1规划模型87

3.3.2 0-1规划的LINGO求解程序88

3.3.3 指派（分配）问题模型89

3.3.4 指派问题的LINGO求解程序90

3.4 试验与训练中整数线性规划应用实例91

3.4.1 电子装备一对一作战目标分配的0-1规划模型91

3.4.2 电子装备一对多作战目标分配模型100

3.4.3 电子装备多对一作战目标分配模型101

3.4.4 电子装备地域配置的整数规划103

3.4.5 机载电子装备合理配置的整数规划105

3.4.6 装备资源规划问题106

3.4.7 训练计划规划问题107

3.4.8 兵力展开问题108

3.5 整数非线性规划109

3.5.1 整数非线性规划的一般模型109

3.5.2 非线性规划的LINDO求解程序110

3.6 试验与训练中整数非线性规划应用实例111

3.6.1 电子装备可靠性的非线性规划111

3.6.2 电子侦察装备地域分配的非线性规划113

3.6.3 电子侦察装备时间分配的非线性规划116

3.6.4 电子干扰系统目标分配的非线性规划118

3.6.5 电子装备选择的非线性规划123

第4章 电子装备试验与训练中的动态规划125

4.1 电子装备试验与训练中的动态规划问题125

4.2 动态规划的求解方法126

4.2.1 动态规划的逆序解法127

4.2.2 动态规划的顺序解法128

4.3 电子装备试验与训练中的动态规划应用129

4.3.1 电子装备的资源分配问题129

4.3.2 电子装备配置问题135

4.3.3 电子装备装机问题138

4.3.4 电子装备工作状态选择问题144

4.3.5 基于备件的电子装备可靠性问题147

4.3.6 基于分系统的电子装备可靠性问题149

第5章 电子装备试验与训练中的决策分析152

5.1 决策问题研究152

5.1.1 决策问题的数学描述与分类152

5.1.2 试验与训练中的决策问题155

5.1.3 多属性决策157

5.2 层次分析法160

5.2.1 层次分析法的思路与步骤161

5.2.2 层次分析法的计算方法166

5.2.3 电子干扰系统干扰效能的AHP综合排名168

5.3 基于逼近理想灰关联投影的决策模型171

5.3.1 逼近理想灰关联投影算法原理172

5.3.2 决策灵敏度分析178

5.3.3 逼近理想灰关联投影决策的基本步骤179

5.3.4 决策评估举例与分析180

5.4 电子装备作战效能评估决策模型183

5.4.1 关于作战效能评估183

5.4.2 电子装备作战效能评估途径186

5.4.3 电子装备作战效能的灰关联投影评估187

5.4.4 基于综合评估测度的电子装备效能评估190

5.5 电子装备试验与训练中其他决策问题195

5.5.1 电子装备试验与训练方案的优化问题195

5.5.2 试验阵地的选择问题201

5.5.3 配试设备的选择问题204

5.5.4 试验配试目标的威胁水平评估模型205

5.5.5 电子装备训练模式的优选214

第6章 电子装备试验与训练中的决策分析扩展217

6.1 电子装备试验与训练中的对策论问题217

6.1.1 矩阵对策的数学模型217

6.1.2 矩阵对策模型的求解算法220

6.1.3 电子战干扰系统类型的选择问题223

6.1.4 电子战战术方法的选择问题226

6.1.5 电子战战术的假目标设置问题227

6.1.6 雷达对抗中的对策问题229

6.1.7 通信对抗中的对策问题232

6.1.8 指挥决策中的对策选择235

6.2 电子装备试验与训练中排队问题236

6.2.1 基本概念与模型236

6.2.2 电子装备的目标干扰能力分析238

6.2.3 电子装备的装备维修问题240

6.2.4 指控系统的通信保障能力分析242

6.2.5 电子装备的配置规模分析245

6.2.6 单部雷达干扰机的作战效能分析247

6.2.7 雷达对抗系统的作战效能分析248

6.3 电子装备试验与训练中统筹图的拟制与优化250

6.3.1 电子装备架设时间试验的统筹法250

6.3.2 电子装备机动转移的统筹图257

6.3.3 电子装备的资源均衡259

6.3.4 电子装备干扰与侦察的次序优化262

6.4 电子装备试验与训练中的图与网络分析技术265

6.4.1 指挥控制网络的最小支撑树266

6.4.2 情报信息传输的最短路网络设计267

6.4.3 电子装备机动转移路线的选择问题270

6.4.4 通信网络的连通性能分析275

第7章 现代优化算法在电子装备试验与训练中的应用284

7.1 引言284

7.2 遗传算法在电子装备试验与训练中的应用285

7.2.1 干扰目标分配的遗传算法285

7.2.2 基于遗传算法的电子装备二维资源分配289

7.2.3 基于遗传算法的电子装备多目标分配模型求解292

7.3 模拟退火算法在电子装备试验与训练中的应用294

7.3.1 电子装备备件数的模拟退火求解算法294

7.3.2 基于模拟退火算法的电子装备性能聚类296

7.4 蚁群算法在电子装备试验与训练中的应用300

7.4.1 基于蚁群算法的干扰目标分配300

7.4.2 基于蚁群算法的电子装备性能聚类303

7.4.3 基于蚁群算法的电子装备多目标分配306

7.5 神经网络方法在电子装备试验与训练中的应用308

7.5.1 电子装备作战效能的BP神经网络评估308

7.5.2 电子对抗态势评估的神经网络方法315

7.5.3 干扰目标分配的Hopfield神经网络算法317

7.6 混合智能算法在电子装备试验与训练中的应用321

7.6.1 基于遗传神经网络算法的干扰目标分配321

7.6.2 基于遗传模拟退火算法的电子装备性能聚类323

图表索引325

缩略语331

参考文献334