29、复杂自适应系统建模与大规模集群控制研究

复杂自适应系统建模与大规模集群控制研究

1. 复杂自适应系统建模分析

1.1 战斗机武器使用情况分析

在作战场景中，战斗机武器的使用情况是评估作战效果的重要指标。以下是战斗机 AMRAAMs 和 JDAMs 武器使用的相关数据及分析：
| 评估指标 | 基线均值 | CASoS 均值 | 分析结果 |
| — | — | — | — |
| 战斗机 AMRAAMs 发射数量 | 3.96 | 21.8 | 接受备择假设：CASoS 方案中战斗机 AMRAAMs 平均发射数量更高。这表明战斗机加入蓝军 CASoS 后，能参与防御蓝军高价值单元的任务，增强了态势感知，可更好地协调使用 AMRAAM 武器进行分层防御。 |
| 战斗机 JDAMs 发射数量 | 7.64 | 7.38 | 接受原假设：基线和 CASoS 方案中战斗机 JDAMs 平均发射数量相当。在基线方案中战斗机随机运动，CASoS 方案中与蓝军打击群协同运动，两种运动方式为战斗机发射 JDAMs 创造的机会大致相同。 |

1.2 场景环境复杂度增加的建模分析

为研究基线和 CASoS 两种方案在更复杂作战环境下的表现，进行了第二次建模与仿真分析。具体步骤如下：
1. 实验设计 ：通过设计实验（DOE）改变红军威胁的数量、速度和杀伤力，采用 2 水平（CASoS/基线）的模型替代因素与 33 个设计点的近似正交拉丁超立方（NOLH）交叉，得到 66 个设计点，每个点进行 100 次随机重复，共 6600 次运行。
2. 确定更具挑战性的环境参数 ：威胁数量