本发明公开了一种基于作战仿真的智能兵力关联方法，包括目标‑载荷关联、载荷‑平台关联、兵力编组生成、信息流程部署。本发明的有益效果是：采用智能“反算”方式，从给定的具体作战目标清单，综合任务分析、目标研判结果和作战要求、打击效果等，推算选择可使用的具体载荷，再由所需载荷的型号和数量需求关联匹配现有可用作战平台，形成所需兵力集合方案，通过优选算法和关联机场、无人作战平台数据，智能推算出任务兵力编组，视情结合实际兵力运用情况，调整优化后形成合理兵力编组。整个流程由目标输入，经智能推算后形成编组输出，每个环节均支持人工调整参数，辅助快速生成“目标‑载荷‑平台‑编组”关联方案，为作战行动规划提供基础。
1.一种基于作战仿真的智能兵力关联方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤A、目标‑载荷关联，目标与载荷关联依托综合评估模型，对数据库中可用载荷进行匹配估算；
其中，综合评估模型分为选型评估模型和数量估算模型，载荷可分为作战辅助类载荷和攻击类载荷；
步骤B、载荷‑平台关联，针对现有的空中、水面、水下、陆上和天基作战平台，在满足完成作战任务的要求下，结合载荷数量需求和平台挂点数量、重量、尺寸约束条件，调用载荷‑平台匹配算法，智能推荐能够匹配的相关作战平台，形成载荷‑平台匹配方案；
目标编组，梳理载荷‑平台匹配方案中兵力情况，根据任务兵力部署地或所处地理位置、重要等级、职能关联、优先级信息，通过目标综合代价聚类模型，分别从任务兵力当前地理位置接近的优先编队、在序列中重要等级相近优先编队、职能任务相近或关联的优先编队方面，进行综合评价分类，确定目标编组；
群队编组，根据不同目标关联的无人作战平台，结合目标聚类结果和任务兵力常用的编群方案，形成平台的群队编组，并与我方机场资源信息进行关联；
编组优化，根据目标地理位置接近程度、载荷需求相似程度，对群组内目标进行任务合并优化，实现任务时间不增，平台数量缩减目标；
兵力编组预览，可采取图形、表格、文字不同形式展现不同兵力编组方案，能够对不同编组数量、编组目标和约束的编组结果进行可视化预览，直观形象了解掌握兵力、载荷型号和数量信息，可综合查询载荷、平台、兵力编组相关数据以及基本作战数据库，按要求格式输出，能够进行关联机场资源的调整预览，辅助规划人员形成合理编组；
所述步骤D中，信息流程包括以下步骤：一、首先输入任务目标，通过综合评估模型获得荷载型号数量方案，并判断是否符合要求，若否，则调整数据重新进行综合评估，若是，则进行下一步；
二、根据荷载平台匹配算法，计算出荷载平台匹配方案，并判断是否符合要求，若否，则调整数据重新计算，若是，则进行下一步；
三、根据匹配方案寻优算法，计算出优先的荷载平台匹配方案，并判断是否符合要求，若否，则调整数据重新进行计算，若是，则进行下一步；
四、根据综合代价聚类模型，确定出目标编组方案，并判断是否符合要求，若否，则调整数据重新进行判断，若是，则进行下一步；
五、确定出群队编组方案，并进行优化获得合理群队编组，然后通过综合展现与查询，获得可视化展现结果与查询分析结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于作战仿真的智能兵力关联方法，其特征在于：所述步骤A中，选型评估模型根据作战意图和任务要求，拟定作战任务目标清单和目标的打击要求，结合人工经验，重点考虑不同载荷对目标的适用程度进行关联匹配，综合考虑载荷是否符合作战目标任务要求，对探测距离、对抗距离、攻击距离、毁伤要求、适用环境以及载荷的性能指标是否满足要求、价格是否在计划预算范围内进行综合评估。
3.根据权利要求1所述的一种基于作战仿真的智能兵力关联方法，其特征在于：所述步骤A中，数量估算模型用于估算完成作战任务所需的载荷最低使用量；该模型先根据作战任务指标满足程度、任务目标重要等级、子目标数量、战场幅员规模和任务执行时间要素，按照各项指标权重形成权重系数，导入模型计算，通过调用数量估算模型，分别估算出辅助作战类载荷、攻击类载荷数量。
4.根据权利要求3所述的一种基于作战仿真的智能兵力关联方法，其特征在于：所述数量估算模型对于辅助作战类载荷的估算，主要根据经验从数据库中对应关系表进行选取估算。
5.根据权利要求3所述的一种基于作战仿真的智能兵力关联方法，其特征在于：所述数量估算模型对于攻击类载荷的估算，根据作战目标的武器装备情况、所需的毁伤状态要求，分为三类：一是导弹载荷打击水面目标的方式，利用导弹毁伤水面舰艇战术计算算法，计算毁伤目标所需导弹平均数量计算模型，得出毁伤目标所需命中平均导弹数量；二是导弹打击空中目标的方式，利用导弹毁伤空中目标战术计算算法；三是其他打击方式，按照理论值或人工经验得出的载荷数量对照表进行选取。
6.根据权利要求1所述的一种基于作战仿真的智能兵力关联方法，其特征在于：所述步骤B中，在形成的载荷‑平台匹配方案中，需综合考虑作战平台数量、经济价值、作战效能和执行任务完成时间因素，去除冗余和不合理的平台组合。
一种基于作战仿真的智能兵力关联方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种智能兵力关联方法，具体为一种基于作战仿真的智能兵力关联方法，属于作战仿真兵力部署技术领域。
背景技术
[0002] 伴随着人工智能、大数据和云计算等技术的快速发展，融合新技术的军事仿真在装备体系论证、作战战法训练、军事对抗演习等方面深度应用，并产生了深远的影响，对军
用仿真技术领域带来了革命性的改变。
[0003] 为了能够在作战仿真设计中，可以根据想定任务要求和系统设定，通过筛选优化算法，对作战兵力选择、兵力编组优化、兵力队形设置和路线规划进行科学化组织、合理化
安排、智能化优选，形成最终智能兵力关联方案，并为了能够有效提高作战仿真想定作业操
作便捷性和高效性，本申请提出一种基于作战仿真的智能兵力关联方法。
发明内容
[0004] 本发明的目的就在于为了解决问题而提供一种基于作战仿真的智能兵力关联方法。
[0005] 本发明通过以下技术方案来实现上述目的：一种基于作战仿真的智能兵力关联方法，包括以下步骤：
[0006] 步骤A、目标‑载荷关联，目标与载荷关联主要依托综合评估模型，对数据库中可用载荷进行匹配估算；
[0007] 其中，综合评估模型分为选型评估模型和数量估算模型，载荷可分为作战辅助类载荷和攻击类载荷；
[0008] 步骤B、载荷‑平台关联，针对现有的空中、水面、水下、陆上和天基作战平台，在满足完成作战任务的要求下，结合载荷数量需求和平台挂点数量、重量、尺寸等约束条件，调
用载荷‑平台匹配算法，智能推荐能够匹配的相关作战平台，形成载荷‑平台匹配方案；
[0009] 步骤C、兵力编组生成
[0010] 目标编组，梳理优选的载荷‑平台匹配方案中兵力情况，根据任务兵力部署地或所处地理位置、重要等级、职能关联、优先级等信息，通过目标综合代价聚类模型，分别从任务
兵力当前地理位置接近的优先编队、在序列中重要等级相近优先编队、职能任务相近或关
联的优先编队等方面，进行综合评价分类，确定目标编组；
[0011] 群队编组，根据不同目标关联的无人作战平台，结合目标聚类结果和任务兵力常用的编群方案，形成平台的群队编组，并与我方机场资源等信息进行关联；
[0012] 编组优化，根据目标地理位置接近程度、载荷需求相似程度，对群组内目标进行任务合并优化，实现任务时间不增，平台数量缩减目标；
[0013] 兵力编组预览，可采取图形、表格、文字等不同形式展现不同兵力编组方案，能够对不同编组数量、编组目标和约束的编组结果进行可视化预览，直观形象了解掌握兵力、载
荷型号和数量等信息，可综合查询载荷、平台、兵力编组相关数据以及基本作战数据库，按
要求格式输出，能够进行关联机场资源的调整预览，辅助规划人员形成合理编组；
[0014] 步骤D、信息流程部署。
[0015] 作为本发明再进一步的方案：所述步骤A中，选型评估模型根据作战意图和任务要求，拟定作战任务目标清单和目标的打击要求，结合人工经验，重点考虑不同载荷对目标的
适用程度进行关联匹配，综合考虑载荷是否符合作战目标任务要求，对探测距离、对抗距
离、攻击距离、毁伤要求、适用环境以及载荷的性能指标是否满足要求、价格是否在计划预
算范围内等进行综合评估。
[0016] 作为本发明再进一步的方案：所述步骤A中，数量估算模型用于估算完成作战任务所需的载荷最低使用量。该模型先根据作战任务指标满足程度、任务目标重要等级、子目标
数量、战场幅员规模和任务执行时间等要素，按照各项指标权重形成权重系数，导入模型计
算，通过调用数量估算模型，分别估算出辅助作战类载荷、攻击类载荷数量。
[0017] 作为本发明再进一步的方案：所述数量估算模型对于辅助作战类载荷的估算，主要根据经验从数据库中对应关系表进行选取估算。
[0018] 作为本发明再进一步的方案：所述数量估算模型对于攻击类载荷的估算，根据作战目标的武器装备情况、所需的毁伤状态要求，分为三类：一是导弹载荷打击水面目标的方
式，利用导弹毁伤水面舰艇战术计算算法，计算毁伤目标所需导弹平均数量计算模型，得出
毁伤目标所需命中平均导弹数量；二是导弹打击空中目标的方式，利用导弹毁伤空中目标
战术计算算法；三是其他打击方式，按照理论值或人工经验得出的载荷数量对照表进行选
取。
[0019] 作为本发明再进一步的方案：所述步骤B中，在形成的载荷‑平台匹配方案中，需综合考虑作战平台数量、经济价值、作战效能和执行任务完成时间等因素，去除冗余和不合理
的平台组合。
[0020] 作为本发明再进一步的方案：所述步骤D中，信息流程包括以下步骤：
[0021] 一、首先输入任务目标，通过综合评估模型获得荷载型号数量方案，并判断是否符合要求，若否，则调整数据重新进行综合评估，若是，则进行下一步；
[0022] 二、根据荷载平台匹配算法，计算出荷载平台匹配方案，并判断是否符合要求，若否，则调整数据重新计算，若是，则进行下一步；
[0023] 三、根据匹配方案寻优算法，计算出优先的荷载平台匹配方案，并判断是否符合要求，若否，则调整数据重新进行计算，若是，则进行下一步；
[0024] 四、根据综合代价聚类模型，确定出目标编组方案，并判断是否符合要求，若否，则调整数据重新进行判断，若是，则进行下一步；
[0025] 五、确定出群队编组方案，并进行优化获得合理群队编组，然后通过综合展现与查询，获得可视化展现结果与查询分析结果。
[0026] 本发明的有益效果是：该基于作战仿真的智能兵力关联方法设计合理，采用智能“反算”方式，从给定的具体作战目标清单，综合任务分析、目标研判结果和作战要求、打击
效果等，推算选择可使用的具体载荷，再由所需载荷的型号和数量需求关联匹配现有可用
作战平台，形成所需兵力集合方案，通过优选算法和关联机场、无人作战平台数据，智能推
算出任务兵力编组，视情结合实际兵力运用情况，调整优化后形成合理兵力编组。整个流程
由目标输入，经智能推算后形成编组输出，每个环节均支持人工调整参数，辅助快速生成
“目标‑载荷‑平台‑编组”关联方案，为作战行动规划提供基础。
附图说明
[0027] 图1为本发明智能兵力关联基本流程图；
[0028] 图2为本发明综合评估模型分类图；
[0029] 图3为本发明载荷‑平台关联流程图；
[0030] 图4为本发明兵力编组生成流程图；
[0031] 图5为本发明智能兵力关联信息流程图。
具体实施方式
[0032] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他
实施例，都属于本发明保护的范围。
[0033] 实施例一
[0034] 请参阅图1～4，一种基于作战仿真的智能兵力关联方法，包括以下步骤：
[0035] 步骤A、目标‑载荷关联，目标与载荷关联主要依托综合评估模型，对数据库中可用载荷进行匹配估算；
[0036] 其中，综合评估模型分为选型评估模型和数量估算模型，载荷可分为作战辅助类载荷和攻击类载荷；
[0037] 步骤B、载荷‑平台关联，针对现有的空中、水面、水下、陆上和天基作战平台，在满足完成作战任务的要求下，结合载荷数量需求和平台挂点数量、重量、尺寸等约束条件，调
用载荷‑平台匹配算法，智能推荐能够匹配的相关作战平台，形成载荷‑平台匹配方案；
[0038] 步骤C、兵力编组生成
[0039] 目标编组，梳理优选的载荷‑平台匹配方案中兵力情况，根据任务兵力部署地或所处地理位置、重要等级、职能关联、优先级等信息，通过目标综合代价聚类模型，分别从任务
兵力当前地理位置接近的优先编队、在序列中重要等级相近优先编队、职能任务相近或关
联的优先编队等方面，进行综合评价分类，确定目标编组；
[0040] 群队编组，根据不同目标关联的无人作战平台，结合目标聚类结果和任务兵力常用的编群方案，形成平台的群队编组，并与我方机场资源等信息进行关联；
[0041] 编组优化，根据目标地理位置接近程度、载荷需求相似程度，对群组内目标进行任务合并优化，实现任务时间不增，平台数量缩减目标；
[0042] 兵力编组预览，可采取图形、表格、文字等不同形式展现不同兵力编组方案，能够对不同编组数量、编组目标和约束的编组结果进行可视化预览，直观形象了解掌握兵力、载
荷型号和数量等信息，可综合查询载荷、平台、兵力编组相关数据以及基本作战数据库，按
要求格式输出，能够进行关联机场资源的调整预览，辅助规划人员形成合理编组；
[0043] 步骤D、信息流程部署。
[0044] 进一步的，在本发明实施例中，所述步骤A中，选型评估模型根据作战意图和任务要求，拟定作战任务目标清单和目标的打击要求，结合人工经验，重点考虑不同载荷对目标
的适用程度进行关联匹配，综合考虑载荷是否符合作战目标任务要求，对探测距离、对抗距
离、攻击距离、毁伤要求、适用环境以及载荷的性能指标是否满足要求、价格是否在计划预
算范围内等进行综合评估。
[0045] 进一步的，在本发明实施例中，所述步骤A中，数量估算模型用于估算完成作战任务所需的载荷最低使用量。该模型先根据作战任务指标满足程度、任务目标重要等级、子目
标数量、战场幅员规模和任务执行时间等要素，按照各项指标权重形成权重系数，导入模型
计算，通过调用数量估算模型，分别估算出辅助作战类载荷、攻击类载荷数量。
[0046] 进一步的，在本发明实施例中，所述数量估算模型对于辅助作战类载荷的估算，主要根据经验从数据库中对应关系表进行选取估算。
[0047] 进一步的，在本发明实施例中，所述数量估算模型对于攻击类载荷的估算，根据作战目标的武器装备情况、所需的毁伤状态要求，分为三类：一是导弹载荷打击水面目标的方
式，利用导弹毁伤水面舰艇战术计算算法，计算毁伤目标所需导弹平均数量计算模型，得出
毁伤目标所需命中平均导弹数量；二是导弹打击空中目标的方式，利用导弹毁伤空中目标
战术计算算法；三是其他打击方式，按照理论值或人工经验得出的载荷数量对照表进行选
取。
[0048] 实施例一
[0049] 请参阅图1～5，一种基于作战仿真的智能兵力关联方法，包括以下步骤：
[0050] 步骤A、目标‑载荷关联，目标与载荷关联主要依托综合评估模型，对数据库中可用载荷进行匹配估算；
[0051] 其中，综合评估模型分为选型评估模型和数量估算模型，载荷可分为作战辅助类载荷和攻击类载荷；
[0052] 步骤B、载荷‑平台关联，针对现有的空中、水面、水下、陆上和天基作战平台，在满足完成作战任务的要求下，结合载荷数量需求和平台挂点数量、重量、尺寸等约束条件，调
用载荷‑平台匹配算法，智能推荐能够匹配的相关作战平台，形成载荷‑平台匹配方案；
[0053] 步骤C、兵力编组生成
[0054] 目标编组，梳理优选的载荷‑平台匹配方案中兵力情况，根据任务兵力部署地或所处地理位置、重要等级、职能关联、优先级等信息，通过目标综合代价聚类模型，分别从任务
兵力当前地理位置接近的优先编队、在序列中重要等级相近优先编队、职能任务相近或关
联的优先编队等方面，进行综合评价分类，确定目标编组；
[0055] 群队编组，根据不同目标关联的无人作战平台，结合目标聚类结果和任务兵力常用的编群方案，形成平台的群队编组，并与我方机场资源等信息进行关联；
[0056] 编组优化，根据目标地理位置接近程度、载荷需求相似程度，对群组内目标进行任务合并优化，实现任务时间不增，平台数量缩减目标；
[0057] 兵力编组预览，可采取图形、表格、文字等不同形式展现不同兵力编组方案，能够对不同编组数量、编组目标和约束的编组结果进行可视化预览，直观形象了解掌握兵力、载
荷型号和数量等信息，可综合查询载荷、平台、兵力编组相关数据以及基本作战数据库，按
要求格式输出，能够进行关联机场资源的调整预览，辅助规划人员形成合理编组；
[0058] 步骤D、信息流程部署。
[0059] 进一步的，在本发明实施例中，所述步骤B中，在形成的载荷‑平台匹配方案中，需综合考虑作战平台数量、经济价值、作战效能和执行任务完成时间等因素，去除冗余和不合
理的平台组合。
[0060] 进一步的，在本发明实施例中，所述步骤D中，信息流程包括以下步骤：
[0061] 一、首先输入任务目标，通过综合评估模型获得荷载型号数量方案，并判断是否符合要求，若否，则调整数据重新进行综合评估，若是，则进行下一步；
[0062] 二、根据荷载平台匹配算法，计算出荷载平台匹配方案，并判断是否符合要求，若否，则调整数据重新计算，若是，则进行下一步；
[0063] 三、根据匹配方案寻优算法，计算出优先的荷载平台匹配方案，并判断是否符合要求，若否，则调整数据重新进行计算，若是，则进行下一步；
[0064] 四、根据综合代价聚类模型，确定出目标编组方案，并判断是否符合要求，若否，则调整数据重新进行判断，若是，则进行下一步；
[0065] 五、确定出群队编组方案，并进行优化获得合理群队编组，然后通过综合展现与查询，获得可视化展现结果与查询分析结果。
[0066] 对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论
从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权
利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有
变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0067] 此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当
将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员
可以理解的其他实施方式。
