《Research on weapon system portfolio selection based on combat network modeling》阅读笔记

5个4000比特大状态置换算法的设计与分析 下面是 5 个概念性、实验性的 4000 位可逆置换设计。它们都保证是双射,但未经过密码分析,不可直接用于生产系统。风格分别覆盖:三维 SPN、Feistel、可逆元胞自动机、ARX、宽轨迹/Keccak 式结构。 这 5 个设计分别代表了 SPN、Feistel、元胞自动机、ARX、宽轨迹 Keccak 五种不同风格,覆盖了主流大状态置换的构造思路。再次强调:它们只是实验性概念,若要用于实际协议,必须经过严格安全性分析。 阅读详情

基于作战网络建模的武器系统组合选择

1 Introduction(略)

2 问题描述及分析

PROBLEM1: 候选武器系统数量的增加将导致可行组合空间的指数爆炸式增长,这就需要更高效的优化算法。
  本文运用面向对象的作战循环理论,基于作战循环的思想对武器装备进行分类,再考虑武器装备的组合优化,极大地减少了组合空间武器系统。
PROBLEM2: 武器系统的规模越来越大,复杂系统内部的复杂关系使得提取和量化限制条件变得困难。
  利用复杂网络理论对武器系统进行建模,对内部关系分类,极大地方便了武器系统组合约束选择的提取和量化。

3 作战网络建模

  武器装备系统作战网络可以抽象为一个网络,节点集 V V V包括5种节点,分别是 S S S(侦察监视)、 D D D(指挥控制)、 I I I(影响力实体)、 C C C(综合设备)、 T T T(目标),它们之间存在的边(关系)如下:
在这里插入图片描述
其中,Reconnaisance flow 是指装备实体中的侦察监视分系统探测和收集敌方目标信息;Communication flow 代表设备实体之间的信息传输和命令通信;Influence flow 指装备和装备对敌方目标实施射击或电磁干扰的影响。

4 武器系统组合选择

4.1 作战效能评价指标体系

  设 h h h是武器系统作战网络的综合影响系数, U O L i U_{OL_i} UOLi​​是作战环作战能力的度量, { e j } , j = 1 , 2 , . . . , n \left\{e_j\right\},j=1,2,...,n {ej​},j=1,2,...,n是作战环 O L i OL_i OLi​中边的集合,每条边的连接强度为 p e j p_{e_j} pej​​,于是 U O L i = ∏ p e i U_{OL_i}=\prod{p_{e_i}} UOLi​​=∏pei​​。
  设 { O L k v i T } , k = 1 , 2 , . . . , m \left\{OL_k^{v_i^T}\right\},k=1,2,...,m {OLkviT​​},k=1,2,...,m是武器系统作战网络中包含敌人目标 v i T v_i^T viT​的所有作战环的集合,对目标 v i T v_i^T viT​的度量为: E f v i T = ∑ U O L k Ef_{v_i^T}=\sum{U_{OL_k}} EfviT​​=∑UOLk​​;再假设目标 v i T v_i^T viT​的权重为目标 w v i T w_{v_i^T} wviT​​,那么WSOS的综合评估指标为: h = ∑ ( w v i T ⋅ E f v i T ) h=\sum{\left(w_{v_i^T}\cdot Ef_{v_i^T}\right)} h=∑(wviT​​⋅EfviT​​).
理解:由于建模目标是作战能力最大化,所以目标函数是对被攻击到的目标产生的杀伤力(影响)的加权求和,而对每个目标的杀伤力的计算方式是包含该目标的作战环的作战能力之和,作战环的作战能力是环内每条边的连接强度的乘积。

4.2 武器系统的组合选择

  武器系统组合选择的最大问题是使整个武器装备体系的作战能力最大化:
m a x V X = a r g m a x h V X maxV_X=argmaxh_{V_X} maxVX​=argmaxhVX​​  面临的约束有:
1)成本约束:
V x ∗ = { V X ⊆ V ∣ C ( V X ) ≤ B } V_x^*=\left\{V_X\subseteq V|C(V_X)\le B\right\} Vx∗​={VX​⊆V∣C(VX​)≤B}2)能力需求约束
V x ∗ = { V X ⊆ V ∣ C A k ( V X ) ≥ N k } V_x^*=\left\{V_X\subseteq V|CA_k(V_X)\ge N_k\right\} Vx∗​={VX​⊆V∣CAk​(VX​)≥Nk​}

5 案例说明

(以导弹防御系统为例)

6 结论

  本文介绍了基于作战网络的武器系统组合选择模型。建立了以武器装备作战能力最大化为优化目标,以能力需求和费用约束为约束条件的优化模型。在算例部分,我们以导弹防御系统为例,展示了基于作战网络模型的武器系统组合选择的整个计算过程和结果。该模型可以在给定的一组不同的方案中选择最优的武器系统组合,使其在预算约束下具有最高的效能比和作战能力。仿真结果表明了该模型的有效性和实用性。
  基于作战网络的武器系统组合选择的优化目标是使武器装备体系整体作战能力最大化。在今后的工作中,我们可以根据不同的业务需求选择其他的优化目标,如最大化整个武器系统组合的成本效益,最大化由整个武器系统组合形成的武器装备体系的生存能力,这对于武器系统组合选择的研究具有重要意义。

手把手教你用certificate-manager修复Vcenter证书过期问题(附密码重置技巧) 本文详细解析了Vcenter证书过期引发的503服务不可用、密码错误等典型故障现象,并提供了使用certificate-manager工具进行系统性修复的完整步骤。文章重点阐述了证书体系原理、精准诊断方法,并分享了在SSO验证失败时通过vdcadmintool重置密码的关键技巧,帮助管理员快速恢复平台并建立预防性运维策略。 阅读详情

相关推荐

中断向量表配置不当引发Default_Handler死循环问题解析

本文深入解析STM32开发中因中断向量表配置不当导致的Default_Handler死循环问题。以STM32F407VET6为例,详细阐述中断向量表的工作原理、常见触发场景及系统化排查方法,并提供使用STM32CubeMX的正确姿势和手动配置的注意事项,帮助开发者快速定位并解决这一常见难题。

grafana6viz的博客 179

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 200

海康威视摄像头网线连接笔记本电脑,客户端提示:1连接设备失败。设备不在线或网络原因引起的连接超时等。(HCNetSDK.dll[7].)解决方案

1.环境 电脑:联想笔记本电脑(win10系统) 摄像头:海康威视DS-2CD3T20D-i5,4mm 连接方式:直接用网线将摄像头和摄像头连接 2.问题: 客户端出现如下提示: 3. 解决流程: 1.确认网线是否有问题:我的网线指示灯常亮,并且设备能够被搜索到,只是一直显示离线 2.按照网上教程直接配置摄像头的ip地址与电脑同一网段:登录失败。 错误码为 HCNetSDK.dll[7].(连接设备失败。设备不在【海康威视吧】_百度贴吧 失败了,没有反应 3.查看有线网卡的地

weixin_48911487的博客 3万+

【算法拾光】链表 哈希表|K个一组翻转链表 + 两数之和

K个一组翻转链表需分段反转,借助哑节点与前驱指针维护连接,避免断链;两数之和利用哈希表实现O(1)查找,空间换时间,高效定位目标组合。前者考察链表指针操作,后者聚焦映射关系构建,均为面试高频题。

wuqingyigexiaoba的博客 308

SAP成本核算-事中控制(成本对象控制/成本归集与结算)

本文详细介绍了SAP系统中工单成本归集与结算的全流程管理。主要内容包括:1)工单成本三阶段归集(投料、报工、入库)的具体操作与计算方法;2)工单实际成本结算七步骤:从实际费用归集、成本分割、作业价格计算到差异结算的全过程;3)关键注意事项如测试运行验证、价格单位确认、无在制品处理等。通过标准价计算、实际作业重估等机制,系统实现了生产成本从计划到实际的精确核算,最终生成财务所需的差异结算凭证。所有操作均提供单工单和批量处理两种方式,满足不同业务场景需求。

小九啥也不会 1364

MediaPipe实战:从零构建人脸关键点检测应用

本文详细介绍了如何使用Google的MediaPipe框架从零构建一个实时人脸关键点检测应用。文章深入剖析了MediaPipe的三段式检测流水线,提供了Android平台的完整实战教程,包括环境配置、模型加载、摄像头集成、关键点绘制以及性能调优指南,帮助开发者快速实现高效、跨平台的人脸AR特效与交互功能。

weixin_29100927的博客 341

排序算法深度笔记(下):非比较类排序的线性突破与工程边界

排序算法时间复杂度额外空间复杂度稳定性是否基于比较选择排序O(N^2)(O(1))不稳定是冒泡排序O(N^2)(O(1))稳定是插入排序O(N^2)(O(1))稳定是归并排序O(N\log N)(O(N))稳定是快速排序O(N\log N)O(log N)不稳定是堆排序O(N\log N)O(1)不稳定是计数排序(O(N + M))O(M))稳定否基数排序O(N)稳定否桶排序平均O(N) / 最坏O(N^2)

2401_87069538的博客 569

相机图像质量研究(22)常见问题总结:CMOS期间对成像的影响--光学串扰

光学串扰是一个比较难以理解的光学现象,实际影响往往不大。一、光学串扰产生的原因通常是入射角度太大,光线在不同通道之间产生了混叠二、光学串扰产生的现象光学串扰容易导致迷宫纹。总结本节讲了光学串扰产生的原因,现象。

xiaoshixiu的专栏 1573

算法日常・每日刷题--<动态规划>42

本题为“不相交的线”,与最长公共子序列问题相似。使用动态规划求解:定义 dp[i][j] 表示 nums1[0:i] 与 nums2[0:j] 的最大不相交连线数。若元素相等,则继承左上值加1;否则取上方或左方最大值。最终返回 dp[m][n],即两数组的最大不相交连线数。时间复杂度 O(mn),空间复杂度 O(mn)。

2503_92261635的博客 20

python实现边缘检测Canny算子 (附完整源码)

python实现边缘检测Canny算子 (附完整源码)

希望我的博客,能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题 457

OpenHarmony电源管理驱动架构剖析:HDI框架下的低功耗实现

鸿蒙电源管理驱动模块是OpenHarmony操作系统中负责设备电源状态管理的核心组件。该模块基于HDI(Hardware Device Interface)框架实现,提供了完整的电源管理功能,包括系统休眠/唤醒、运行锁管理、休眠模式控制等核心功能。public:// 主要接口函数// 运行锁管理private:// 内部辅助函数// 成员变量public:// 运行锁控制接口// 回调管理private:// 内部辅助函数。

m0_67505153的博客 208

C语言程序设计题|有序数组插入数字冒泡排序

题目要求将一个数插入有序数组末尾,并用冒泡排序实现整体升序。代码先将输入数存入数组最后位置,再通过双重循环进行冒泡排序,每轮将较大元素向后移动,最终输出11个升序元素。该方法虽时间复杂度为O(n²),但符合题目要求,逻辑清晰,适合初学者理解排序原理。

2301_81429079的博客 748

10款AI工具赋能虚拟展厅设计:架构师效率提升90%的秘密武器

2020年全球疫情成为数字转型的催化剂,虚拟展厅从"可选项"迅速转变为"必需品"。根据Gartner最新报告,到2025年,超过70%的企业将采用虚拟展厅作为客户体验和产品展示的核心渠道。这一转变不仅是应急措施,更是商业模式的永久性革新。虚拟展厅突破了物理空间的限制——一个精心设计的虚拟展厅可以同时接待来自全球各地的访客,无需考虑场地容量;展品可以以数字形式永久保存,避免了物流和损耗问题;数据分析功能可以精确追踪每位访客的行为轨迹,提供前所未有的洞察。数据透视。

AI 领航者的博客 1573

【算法拾光】模拟|外观数列 + 数青蛙

本文总结两道模拟题解法:外观数列通过迭代统计连续数字个数生成下一项,关键在于处理末尾字符;数青蛙则模拟青蛙叫声“croak”状态转移,维护各阶段青蛙数量,记录最大并发数并确保全部完成。共性在于严格遵循流程、细致处理边界与非法情况,锻炼字符串遍历与状态管理能力。

wuqingyigexiaoba的博客 367

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

牛客周赛165C题(前后缀性质,递推,排序,枚举)

题目大意:给定长度为 `n` 的数组,选择 `k ∈ [1,n]`,将前 `k` 个元素整体翻转,后面的元素不变。要求操作后的整个数组非递减,统计满足条件的 `k` 的数量。题目链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/141721/C。时间复杂度:O(nlogn)

2501_94316951的博客 170

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

【数据结构-3】算法美学之降复杂度

在while循环的循环体内,首先用临时变量保存最后一个位置的数据,再通过for循环把所有元素往后移动一位,最后把tmp中保存的值放到下标为0的位置上去。方法二的思路是:创建新数组,让原数组中后k个数据移动到新数组中前面的位置,让原数组中前numsSize-k个数据移动到新数组中后面的位置,这。这段代码的思路是:三次逆置,第一次逆置前numsSize-k个数据,第二次逆置后k个数据,最后整体逆置。这篇博文分享一道解法不一的算法题,求解过程的目的在于降低算法的时间复杂度,题源力扣。,属于空间换时间的操作。

weixin_44218929的博客 82

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

算法61,判定是否为字符重排

两字符串能互为重排 ⇔。

sheshibenniaodan的博客 212

算法日常・每日刷题--<动态规划>32

给定严格递增的正整数数组,求最长斐波那契子序列长度。使用二维DP,dp[i][j]表示以arr[i]、arr[j]为最后两项的序列长度,初始化均为2。通过哈希表快速查找前一项target = arr[j] - arr[i],若存在且下标小于i,则状态转移:dp[i][j] = dp[k][i] + 1。遍历更新全局最大长度,最终若结果小于3则返回0。时间复杂度O(n²),空间复杂度O(n²)。

2503_92261635的博客 178

算法札记:几何分布在算法题UVA1262的运用

集卡问题求解核心:将集齐n种优惠券的过程分为n个阶段,每个阶段期望购买次数为 $ \frac{n}{k} $(k为剩余种类数),总期望为 $ n \cdot H_n $(调和数)。通过自洽方程推导单阶段期望,无需几何分布或无穷级数,逻辑清晰且适用于大一水平。例如,n=5时期望约11.42,非5。题目要求以带分数形式输出精确结果,算法上需累加分数并化简。

Keven_11的博客 348

不同的二叉搜索树

互不相同的二叉搜索树的种数,以 j (1<=j<=i)为头节点,左子树是 j-1 个数,右子树就是 i - (j - 1) -1 = i - j个数。所以dp[3] = dp[0] * dp[2] + dp[1] * dp[1] + dp[2] * dp[0]头1 = 左子树0节点 * 右子树2节点,二叉搜索树就是排序树,左子树<根节点<右子树,左右子树也满足左子树<根节点<右子树。头2 = 左子树1节点 * 右子树1节点。所以dp[i] += dp[j-1] * dp[i-j]个节点组成且节点值从。

qq_44721738的博客 152

考拉兹猜想 - 7

本文通过引入虚数单位重构Collatz猜想的迭代逻辑,指出偶数减半与奇数“乘3加1”的过程在虚数坐标下等价于归结操作。关键在于:乘3加1使奇数跃升至偶数,随后持续减半,而虚数单位代表“无限减1”,实现无限向有限的转化。无论初始值如何,减半始终主导,最终归结为4-2-1循环。该视角消解了正向思维中的速度竞争疑虑,证明归结是必然结果。

杨铸人的博客 42

SSL证书选RSA还是ECDSA:公钥算法、CA签名与兼容性怎么核对

申请SSL证书时,RSA和ECDSA该怎么选?先分清站点公钥算法、CA签名算法和TLS实际兼容性,再用隔离OpenSSL实验读取两类材料,核对申请、续期和部署交接,避免只看Signature Algorithm就选错。

谁呀!的博客 399

贪心题目:可以到达的最远建筑

为了到达尽可能远的建筑物,在将砖块替换成梯子时,应将高度差最大位置的砖块替换成梯子,此时剩余的砖块数量最多,如果将高度差较小位置的砖块替换成梯子,则剩余的砖块数量较少,能到达的最远建筑物下标不可能更大。开始向后面的建筑物移动,移动过程中维护优先队列存储正高度差,优先队列的队首元素是最大元素,每次遇到正高度差时优先考虑使用砖块,如果砖块数量不够则使用梯子替换最大高度差位置的砖块,直到砖块和梯子都使用完毕时,到达的建筑物即为最远建筑物。如果以最佳方式使用给定的梯子和砖块,返回可以到达的最远建筑物的下标。

stormsunshine的博客 175

从曲线到储层:Techlog/KAPPA 全流程算法、UltraLAB 选型与本地 AI 部署实战

以高频 CPU 保证交互,以充足内存承载多井与多任务,以 NVMe 打通项目和知识库 I/O,再按本地模型、上下文与并发配置 GPU。对 UltraLAB 用户而言,更合理的采购方式是带着真实项目做选型:一组典型井、一套完整解释模板、一个目标大模型、一次多人并发测试。用实测结果确定配置,才能把预算转化为解释效率,而不是闲置算力。软件模块、操作系统与许可条件以厂商当前正式说明为准;硬件建议需结合项目实测。AI 输出只能作为辅助证据,不能替代岩石物理与油藏工程专业审核。

wdf8088的博客 181

【Deep-OC-SORT 01】多轨迹算法Deep-OC-SORT源码分析

本工程基于Deep-OC-SORT核心模块,重构并适配了EmbeddingComputer(外观特征提取)、CMCComputer(相机运动补偿)与OCSort(主跟踪器)三类。前者实现整框/网格模式的特征提取与L2归一化;后者通过稀疏光流或SIFT匹配估计仿射变换,补偿相机运动;主跟踪器融合IoU、外观相似度与方向一致性,支持模块开关与自定义组件,实现高效多目标跟踪。

Jayson 博客 333

【Deep-OC-SORT 05】多轨迹算法Deep-OC-SORT-IoU代价与VDC方向一致性融合过程

本工程在DeepOcSort中实现三路融合关联:IoU(位置重叠)、VDC(速度方向一致性)与外观相似度,通过加权求和生成总相似度,取负作为匈牙利算法的代价。其中,VDC利用轨迹惯性方向与检测方向的点积判断运动一致性,抑制反向误匹配;外观分采用网格化余弦距离并结合动态权重AW,提升遮挡场景下的鲁棒性。支持关闭外观分支(--emb_off),且通过快路径优化加速多数帧处理。最终配对经IoU复核,确保位置合理性,有效减少密集场景下的ID切换。

Jayson 博客 335
上一篇: 《基于网络的军用体系结构组合优化方法》阅读笔记
下一篇: 面向能力需求演化的武器系统组合规划
Na_Lv
博客等级 码龄5年 2064粉丝 17原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值