陈龙
- 作品数：11 被引量：19H指数：3
- 供职机构：国防大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术军事兵器科学与技术文化科学更多>>
- 基于GD-MOEA/D算法的航母编队反潜火力优化被引量：2
- 2018年
- 针对航母编队反潜火力优化问题,对航母编队反潜作战进行建模,根据海战场航母编队反潜作战的特点,综合部队相关数据基础上建立模型;首次采用在传统MOEA/D算法的基础上加入差分进化操作和高斯变异操作形成GD-MOEA/D算法对构建的模型进行优化求解;与使用NSGA-II算法求解结果相比,使用GD-MOEA/D算法进行求解时求解速度更快且得到的染色体解更佳。仿真结果论证了GD-MOEA/D算法和模型的可行性和有效性。
- 陈龙马亚平
- 关键词：多目标优化算法航母编队反潜
- 基于分层贝叶斯网络的航母编队对潜威胁评估被引量：9
- 2017年
- 使用贝叶斯网络模型进行威胁评估是一种比较新的定量分析方法。将分层贝叶斯网络模型应用于航母编队对潜艇编队威胁评估,评估潜艇编队的威胁等级,达到为航母编队指挥员反潜作战提供辅助决策的目的。对分层贝叶斯网络模型进行阐述。分析了航母编队面对来自水下目标威胁产生的原因和机理,综合部队数据、院校专家、查阅资料基础上构建了可靠的航母编队分层贝叶斯网络。通过实验仿真对比实践部队数据验证了分层贝叶斯网络对航母编队威胁评估的有效性。
- 陈龙马亚平
- 关键词：航母编队
- 基于NSGA-Ⅱ算法的航母编队反潜火力优化
- 2017年
- 航母编队以其强大的战斗力被公认为海军装备中作战能力最强的武器,然而随着隐身潜艇作战能力的迅速发展和提高,航母编队面临的潜艇威胁不断加大,使得航母编队反潜作战越来越重要,探析航母编队反潜作战中火力分配优化迫在眉睫。本文首次将NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ)算法应用到航母编队反潜作战火力优化问题求解中。首先建立航母编队反潜作战模型;然后使用NSGA-Ⅱ算法进行求解;最后通过仿真实验得出航母编队反潜作战火力优化使用方案,论证了该算法和模型的可行性和有效性。
- 陈龙马亚平
- 关键词：航母编队
- 航母编队反潜目标识别和威胁评估仿真被引量：4
- 2019年
- 采用贝叶斯网络模型对目标识别、威胁评估是一种有效的定量分析方法。这里首次将贝叶斯网络模型运用到航母编队作战决策中识别水下目标和评估威胁等级。结合部队实际情况分别构建目标识别和威胁评估贝叶斯网络模型;基于部队实践数据、院校专家和查阅资料构建符合实际情况的条件概率表;最后通过仿真实验对水下目标进行识别和评估威胁等级,对比部队相关数据验证了贝叶斯网络对航母编队目标识别和威胁评估的有效性,能够为航母编队指挥员反潜作战提供一定的辅助决策。
- 陈龙马亚平
- 关键词：贝叶斯网络目标识别航母编队
- 目标火力分配的优化算法被引量：1
- 2017年
- 火力分配问题是一个规划问题,火力分配优化问题是作战仿真中的一个重要内容,其算法的优劣决定了火力分配优化结果,该结果是影响战争胜败的关键因素。本文通过分析目标火力分配优化算法发展历程,将火力分配优化算法归纳总结为常规解析火力分配法、智能进化火力分配法、混合式火力分配法三种方法,并分析总结各自的特点,最后对MOEA/D优化算法进行了初步研究。
- 陈龙马亚平
- 关键词：火力分配优化算法
- 基于分解的多目标优化算法
- 2017年
- 多目标优化问题（MOP）的目标函数有两个或两个以上，其解通常是一组Pareto最优解。采用传统的优化算法处理多目标优化问题时不能达到令人满意的效果。文字研究基于分解的多目标进化算法（MOEA／D），该算法将一个多目标优化问题分解为一组单目标优化问题并对它们同时优化，通过利用与每一个子问题相邻的子问题的优化信息来优化它本身，比其他同类的优化算法具有更低的计算复杂度。在0—1背包问题和连续的多目标优化问题上，利用一些简单的分解方法本算法就可以比MOGLS和NSGA—Ⅱ表现得更加出色或者表现相近，未来该算法具有较大的发展空间。
- 陈龙
- 关键词：多目标优化
- 基于分层贝叶斯网络的航母编队对潜威胁评估
- 使用贝叶斯网络模型进行威胁评估是一种比较新的定量分析方法.将分层贝叶斯网络模型应用于航母编队对潜艇编队威胁评估,评估潜艇编队的威胁等级,达到为航母编队指挥员反潜作战提供辅助决策的目的.对分层贝叶斯网络模型进行阐述.分析了...
- 陈龙马亚平
- 关键词：航母编队反潜作战仿真技术
- 面向任务的对话系统现状研究被引量：3
- 2017年
- 面向任务的对话系统是智能问答系统最热门和最有应用价值的子领域之一,近几十年来,其已经发展了三代技术,形成较为成熟的结构框架,本文给予相关总结,进而为相关研究人员提供一个的借鉴和帮助。
- 陈龙孙泽健
- 关键词：数据库
