【摘 要】
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由于联合作战战役任务计划的高度不确定性、复杂性以及时间紧迫性等特点,使联合作战任务计划成为作战指挥不可缺少的过程。联合作战任务计划的核心是任务和行动,其目的就是如
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由于联合作战战役任务计划的高度不确定性、复杂性以及时间紧迫性等特点,使联合作战任务计划成为作战指挥不可缺少的过程。联合作战任务计划的核心是任务和行动,其目的就是如何有效的将作战资源分配到各个任务中去,考虑到分配过程中的各种约束,对这一问题的求解即是解决一个组合优化问题。目前常用来解决这一问题的算法包括MDLS算法与基于分群的嵌套式遗传算法。本文对这两种算法进行了详细的描述和研究,在分析了两种方法各自的优点与不足的基础上提出了一种改进的任务计划算法。改进的算法成功地将分群思想与动态多维列表规划算法结合起来,吸取了两种算法的优点,回避了各自的不足。通过案例的实验,以更小的计算代价获得了较优的结果,证明了算法的效率和研究该问题的意义。
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