不确定信息下考虑相关性与多样性的作战方案推荐方法
E917; 针对现有的作战需求表征与作战方案评价存在不确定性信息、作战方案设计中经验积累与重用以及作战方案推荐中相关性与多样性权衡问题,提出了一种不确定信息下考虑相关性与多样性的作战方案推荐方法.首先,将粗糙集理论融入最优最劣法(best-worst method,BWM)中对各作战能力属性进行赋权;其次,给出了不确定信息下作战方案与任务需求之间的相关性、作战方案之间的多样性计算模型;然后,提出了权衡相关性和多样性的行列式点过程(determinantal point process,DPP)模型,在此基础上,给出了贪婪最大后验概率(maximum a posterior,MAP)推断算法和贪...
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Published in | 系统工程与电子技术 Vol. 44; no. 10; pp. 3115 - 3123 |
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Main Authors | , , , , |
Format | Journal Article |
Language | Chinese |
Published |
北京理工大学机械与车辆学院,北京100081%北京理工大学机械与车辆学院,北京100081
01.10.2022
北京理工大学长三角研究院(嘉兴),浙江嘉兴314019 |
Subjects | |
Online Access | Get full text |
ISSN | 1001-506X |
DOI | 10.12305/j.issn.1001-506X.2022.10.15 |
Cover
Abstract | E917; 针对现有的作战需求表征与作战方案评价存在不确定性信息、作战方案设计中经验积累与重用以及作战方案推荐中相关性与多样性权衡问题,提出了一种不确定信息下考虑相关性与多样性的作战方案推荐方法.首先,将粗糙集理论融入最优最劣法(best-worst method,BWM)中对各作战能力属性进行赋权;其次,给出了不确定信息下作战方案与任务需求之间的相关性、作战方案之间的多样性计算模型;然后,提出了权衡相关性和多样性的行列式点过程(determinantal point process,DPP)模型,在此基础上,给出了贪婪最大后验概率(maximum a posterior,MAP)推断算法和贪婪Trade-off推断算法以获得作战方案最优推荐子集;最后,通过案例分析验证了所提模型和方法的适用性和可行性. |
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AbstractList | E917; 针对现有的作战需求表征与作战方案评价存在不确定性信息、作战方案设计中经验积累与重用以及作战方案推荐中相关性与多样性权衡问题,提出了一种不确定信息下考虑相关性与多样性的作战方案推荐方法.首先,将粗糙集理论融入最优最劣法(best-worst method,BWM)中对各作战能力属性进行赋权;其次,给出了不确定信息下作战方案与任务需求之间的相关性、作战方案之间的多样性计算模型;然后,提出了权衡相关性和多样性的行列式点过程(determinantal point process,DPP)模型,在此基础上,给出了贪婪最大后验概率(maximum a posterior,MAP)推断算法和贪婪Trade-off推断算法以获得作战方案最优推荐子集;最后,通过案例分析验证了所提模型和方法的适用性和可行性. |
Author | 俞景嘉 宫琳 朱明仁 徐任杰 谢剑 |
AuthorAffiliation | 北京理工大学机械与车辆学院,北京100081%北京理工大学机械与车辆学院,北京100081;北京理工大学长三角研究院(嘉兴),浙江嘉兴314019 |
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ContentType | Journal Article |
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DBID | 2B. 4A8 92I 93N PSX TCJ |
DOI | 10.12305/j.issn.1001-506X.2022.10.15 |
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Issue | 10 |
Keywords | 多样性 作战方案推荐 相关性 行列式点过程 不确定信息 |
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PublicationTitle | 系统工程与电子技术 |
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PublicationYear | 2022 |
Publisher | 北京理工大学机械与车辆学院,北京100081%北京理工大学机械与车辆学院,北京100081 北京理工大学长三角研究院(嘉兴),浙江嘉兴314019 |
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