...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Complexity >Simulation-Based Optimization on the System-of-Systems Model via Model Transformation and Genetic Algorithm: A Case Study of Network-Centric Warfare
【24h】

Simulation-Based Optimization on the System-of-Systems Model via Model Transformation and Genetic Algorithm: A Case Study of Network-Centric Warfare

机译：基于模型转换和遗传算法的基于系统系统模型的优化优化：以网络为中心的战争为例

获取原文
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Simulation of a system-of-systems (SoS) model, which consists of a combat model and a network model, has been used to analyze the performance of network-centric warfare in detail. However, finding the combat model parameters satisfying the required combat power using simulation can take a long time for two reasons (1) the prolonged execution time per simulation run and (2) the enormous number of simulation runs. This paper proposes a simulation-based optimization method for the SoS-based simulation model to overcome these problems. The method consists of two processes (1) the transformation of the SoS-based model into an integrated model using the neural network to reduce the execution time and (2) the optimization of the integrated model using the genetic algorithm with ranking and selection to decrease the number of simulation runs. The experimental result reveals that the proposed method significantly reduced the time for finding the optimal combat parameters with an acceptable level of accuracy.
机译：由战斗模型和网络模型组成的系统模型（SoS）模型的仿真已用于详细分析以网络为中心的战斗的性能。但是，使用仿真来找到满足所需战斗力的作战模型参数可能会花费很长时间，这有两个原因：（1）每次仿真运行的执行时间延长，以及（2）大量仿真运行。本文针对基于SoS的仿真模型提出了一种基于仿真的优化方法，以克服这些问题。该方法包括两个过程：（1）使用神经网络将基于SoS的模型转换为集成模型以减少执行时间;（2）使用遗传算法对集成模型进行优化，并降低排名和选择量模拟运行的次数。实验结果表明，所提出的方法以可接受的精度大大减少了寻找最佳作战参数的时间。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号