软计算方法及其军事应用(精) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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耿振余 等 著

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• 软计算
• 军事应用
• 智能算法
• 优化算法
• 模糊逻辑
• 神经网络
• 遗传算法
• 数据分析
• 人工智能
• 建模仿真

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118105629

版次：1

商品编码：11866132

包装：精装

开本：16开

出版时间：2015-12-01

用纸：胶版纸

页数：247

字数：320000

正文语种：中文

内容简介

　　随着信息技术在军事上的不断应用，军事系统的复杂性越来越高，传统的数学方法已经不适应这类问题的求解，远远不能满足军事复杂系统研究的需要，软计算方法作为处理不确定、不**和部分真实性系统的有效方法，越来越得到军事人员的重视。软计算方法依据其强大的对不确定、不完整信息系统的处理能力，在解决军事复杂系统的建模、优化、求解中起到不可替代的作用，并能为军事人员提供多个满意的解决方案。
　　目前，软计算方法已作为军事运筹学研究生的重要课程，也越来越得到军校学员的喜爱，它是完成各项课题研究的有力工具。《软计算方法及其军事应用》就研究军事复杂问题常用的软计算方法，重点针对军事研究人员、军校硕士以上学历学员，从它的理论基础（概念、原理、步骤）和在军事上的应用）（应用领域、步骤和示例）两个方面进行介绍，使大家在学习理认方法的同时，通过应用步骤和应用示例介绍，能够对具体军事领域的应用有个清楚的认识，能够*好地掌握软计算技术并能够很好地应用于具体的研究中去。

目录

第1章 绪论
1．1 软计算与硬计算
1．1．1 硬计算
1．1．2 软计算
1．2 软计算的内涵及主要特征
1．3 常用的软件计算方法
1．3．1 遗传算法
1．3．2 免疫算法
1．3．3 神经网络算法
1．3．4 蚁群算法
1．3．5 微粒群算法
1．3．6 模拟退火算法
1．3．7 模糊集
1．3．8 粗糙集
1．3．9 贝叶斯网络
1．4 软计算方法的军事应用

第2章 遗传算法
2．1 遗传算法的基本思想
2．2 遗传算法的基本概念
2．3 遗传算法的优点
2．4 遗传算法的操作步骤
2．5 遗传算法的实现
2．5．1 编码和解码
2．5．2 种群规模
2．5．3 种群初始化
2．5．4 适应度函数
2．5．5 选择算子
2．5．6 交叉算子
2．5．7 变异算子
2．5．8 算法终止条件
2．6 遗传算法的改进
2．6．1 基本遗传算法的缺点
2．6．2 常见的遗传改进算法
2．7 遗传算法的军事应用
2．7．1 遗传算法在军事上的应用
2．7．2 遗传算法的应用步骤
2．7．3 遗传算法在作战部署中的应用实例
2．7．4 遗传算法在火力分配中的应用示例

第3章 免疫算法
3．1 免疫算法的基本思想
3．2 免疫算法的常用术语及参数
3．3 免疫算法的仿生机理
3．3．1 免疫识别
3．3．2 免疫学习
3．3．3 免疫记忆
3．3．4 克隆选择
3．3．5 免疫网络
3．3．6 免疫调节
3．3．7 免疫反馈
3．3．8 免疫代谢
3．3．9 免疫耐受
3．4 人工免疫算法
3．4．1 一般免疫算法
3．4．2 克隆选择算法
3．4．3 阴性选择算法
3．4．4 免疫网络算法
3．5 一般免疫算法的实现
3．5．1 抗体编码
3．5．2 抗体抗原的亲和度计算
3．5．3 接种疫苗
3．5．4 克隆选择
3．5．5 抗体抑制和促进
3．6 免疫算法的军事应用
3．6．1 免疫算法在军事上的应用
3．6．2 一般免疫算法的应用步骤
3．6．3 免疫算法在决策优化中的应用示例
3．6．4 免疫遗传算法在路经规划中的应用

第4章 神经网络算法
4．1 神经网络的基本思想
4．2 神经网络的基本概念
4．2．1 神经元模型
4．2．2 神经网络模型
4．2．3 神经网络的学习方法
4．3 神经网络的具体实现
4．3．1 多层前向神经网络
4．3．2 Hopfield神经网络
4．3．3 自组织神经网络
4．4 神经网络的军事应用
4．4．1 神经网络在军事上的应用
4．4．2 神经网络的具体应用步骤
4．4．3 神经网络在作战辅助决策中的应用
4．4．4 神经网络在训练成绩评判中的应用

第5章 蚁群算法
5．1 蚁群算法的基本思想
5．2 蚁群算法的基本概念
5．2．1 蚁群算法的数学描述
5．2．2 蚁群算法的收敛性分析
5．3 蚁群算法的操作步骤
5．4 蚁群算法的具体实现
5．4．1 离散域蚁群寻优算法
5．4．2 连续域蚁群寻优算法
5．5 蚁群算法的军事应用
5．5．1 蚁群算法在军事上的应用
5．5．2 在后勤运输路径选择中的应用
5．5．3 在武器火力优化分配中的应用
5．5．4 与遗传算法在军事领域的融合应用

第6章 微粒群算法
6．1 微粒群算法的相关概念
6．1．1 微粒群算法的起源
6．1．2 微粒群算法的基本原理
6．1．3 基于微粒群算法的多目标优化
6．1．4 微粒群算法的设计步骤
6．2 微粒群算法的行为和拓扑分析
6．2．1 基于离散时间线理论的分析
6．2．2 代数分析
6．2．3 拓扑结构分析
6．3 微粒群算法的军事应用
6．3．1 微粒群算法在军事上的应用
6．3．2 微粒群算法的应用步骤
6．3．3 车辆路径问题微粒群解法
6．3．4 军事车辆路径问题

第7章 模拟退火
7．1 物理退火过程
7．2 模拟退火算法
7．2．1 Metropolis准则
7．2．2 模拟退火算法模型
7．2．3 影响模拟退火算法的主要因素
7．2．4 模拟退火算法收敛性证明
7．3 模拟退火算法设计
7．3．1 初始温度
7．3．2 终止温度
7．3．3 MarKov链长
7．3．4 冷却进度表
7．4 军事上的应用
7．4．1 雷达网部署优化问题
7．4．2 任务调度问题

第8章 模糊集
8．1 模糊集的基本思想
8．2 模糊集的基本概念
8．2．1 模糊集和隶属函数
8．2．2 模糊集的表示方法
8．2．3 隶属函数的确定方法
8．3 模糊集的具体应用步骤
8．3．1 模糊综合评判模型建立
8．3．2 因素重要程度系数确定
8．4 模糊集的军事应用
8．4．1 模糊集在军事领域的应用
8．4．2 模糊集的军事应用步骤
8．4．3 在武器装备采办风险评估中的应用示例
8．4．4 在装备管理经济效益评价中的应用示例
8．4．5 在军事领域与其他算法的融合应用示例

第9章 粗糙集理论
9．1 粗糙集提出的背景
9．2 粗糙集的理论研究
9．3 粗糙集的特点
9．4 粗糙集所能处理的问题
9．5 粗糙集与模糊集的区别
9．6 粗糙集的相关概念
9．6．1 粗糙集的概念
9．6．2 知识约简
9．6．3 决策规则
9．6．4 可变精度粗糙集模型
9．7 粗糙集理论的军事应用
9．7．1 粗糙集理论在军事上的应用领域
9．7．2 粗糙集理论的应用步骤
9．7．3 粗糙集理论在目标识别中的应用示例
9．7．4 粗糙集理论在加权指标评估中的应用

第10章 贝叶斯网络
10．1 贝叶斯网络的提出背景
10．2 贝叶斯网络的基本思想
10．3 贝叶斯网络的基本概念
10．3．1 贝叶斯网络的理论基础
10．3．2 贝叶斯网络的基本定义
10．4 贝叶斯网络方法的优点
10．5 贝叶斯网络的构建
10．5．1 贝叶斯网络的构建方法
10．5．2 贝叶斯网络学习
10．5．3 贝叶斯网络的构建步骤
10．6 贝叶斯网络的推理模式
10．7 贝叶斯网络的军事应用
10．7．1 贝叶斯网络在军事上的应用
10．7．2 在空战态势评估中的应用
10．7．3 在军事威慑信息传递机制分析中的应用
参考文献

前言/序言

软计算方法及其军事应用（精） 前言 在当今复杂多变的军事环境中，传统的确定性模型和算法往往难以应对高度不确定、模糊且信息不完整的情况。从战场态势感知到武器系统的智能决策，再到后勤保障的优化，都需要一种能够处理模糊性、不确定性并能从经验中学习的计算范式。软计算（Soft Computing）应运而生，它是一系列旨在模仿人类推理和决策能力的计算方法，特别适用于解决那些难以用精确数学模型描述的问题。 本书《软计算方法及其军事应用（精）》正是致力于深入探讨软计算这一前沿技术，并重点阐释其在军事领域的广泛而深刻的应用。本书旨在为军事领域的科研人员、工程师、决策者以及相关专业的学生提供一个全面而深入的视角，理解软计算的核心概念，掌握其关键技术，并探索其在军事现代化进程中的巨大潜力。 第一章：软计算概述与核心理论 本章将带领读者走进软计算的广阔世界。我们将首先回顾传统计算方法的局限性，引出对更具鲁棒性、适应性和智能性的计算工具的需求。随后，将对软计算进行一个高屋建瓴的介绍，明确其核心目标——近似而非精确，容忍不确定性而非消除不确定性。 我们将深入剖析软计算的几大核心技术： 模糊逻辑（Fuzzy Logic）：本节将详述模糊集合论的基本概念，包括隶属度函数、模糊规则、模糊推理等。我们会探讨如何将人类的模糊语言描述转化为计算机可理解的数学模型，例如，如何描述“距离很近”、“速度很快”等概念，以及如何在军事目标识别、态势评估等场景中应用模糊逻辑进行决策。我们将通过具体实例，如模糊控制器在无人机自主导航中的应用，来直观展示模糊逻辑的威力。 神经网络（Neural Networks）：本节将介绍人工神经网络的生物学启发，以及其在模式识别、学习和预测方面的强大能力。我们将详细讲解多层感知机、反向传播算法等经典模型，并介绍近年来发展迅速的深度学习（Deep Learning）及其在图像识别、信号处理等军事应用中的突破。例如，如何利用深度神经网络训练识别伪装目标、检测异常信号，以及在电子战中进行干扰信号分析。 进化计算（Evolutionary Computation）：本节将聚焦于受生物进化启发的优化算法，特别是遗传算法（Genetic Algorithms）及其变种。我们将阐述遗传算法的工作原理，包括染色体表示、选择、交叉、变异等操作，以及其在资源分配、路径规划、任务调度等优化问题中的应用。例如，如何利用遗传算法优化部队的部署策略，或者寻找最高效的通信路径。 机器学习（Machine Learning）：虽然神经网络是机器学习的一个重要分支，本章将更广泛地介绍机器学习的其他技术，如支持向量机（SVM）、决策树、贝叶斯网络等。我们将探讨监督学习、无监督学习和强化学习的区别及其在军事数据挖掘、异常检测、故障预测等方面的应用。例如，如何利用机器学习分析大量情报数据，发现潜在威胁；或者通过强化学习训练作战单元，使其在动态环境中自主做出最优决策。 第二章：模糊逻辑在军事决策与态势感知中的应用 模糊逻辑以其处理模糊信息的能力，在军事领域扮演着至关重要的角色。本章将聚焦于模糊逻辑的具体应用。 模糊态势评估：在瞬息万变的战场上，精确的态势评估至关重要。我们将探讨如何利用模糊逻辑对战场上的不确定信息进行量化和分析，例如，如何根据“敌方兵力数量”、“武器装备类型”、“地形地貌”等模糊描述，评估敌我双方的优劣势。我们将介绍基于模糊集合的战术态势评估模型，以及如何将其应用于指挥控制系统，为指挥官提供更直观、更全面的战场态势认知。 模糊目标识别与跟踪：在复杂背景下识别和跟踪目标是一项艰巨的任务。本节将展示如何利用模糊逻辑，结合图像处理和传感器数据，实现对目标的鲁棒识别和精确跟踪。我们将讨论如何建立模糊规则库，处理目标形状、颜色、运动轨迹等模糊特征，并克服部分遮挡、噪声干扰等问题。例如，在空中侦察中，模糊逻辑可以帮助区分不同类型的飞机，或在海上监视中识别可疑船只。 模糊指挥与控制：传统的指挥控制系统往往需要精确的输入，而在战场环境下，指令往往是模糊和不完整的。本章将探讨如何利用模糊逻辑设计更灵活、更智能的指挥与控制系统。我们将讨论如何将指挥官的模糊意图转化为具体的行动指令，并根据战场反馈进行动态调整。例如，在面临多个潜在威胁时，模糊逻辑可以帮助指挥官做出最优的火力分配和拦截决策。 模糊战场环境建模：战场环境的复杂性往往难以用精确的数学模型来描述。本节将介绍如何利用模糊逻辑构建战场环境模型，以更好地理解和预测环境对作战行动的影响。例如，如何描述“地形复杂”、“能噪度高”等环境因素，并评估其对传感器探测能力、武器命中率等的影响。 第三章：神经网络在情报分析与作战模拟中的应用 神经网络的强大学习能力使其在处理海量情报数据和进行高复杂度作战模拟方面具有独特的优势。 神经网络用于情报数据挖掘与分析：海量的情报数据是决策的关键。本节将深入探讨如何利用神经网络对来自侦察卫星、无人机、地面传感器等多种渠道的情报数据进行挖掘和分析。我们将介绍如何利用卷积神经网络（CNN）处理图像和视频信息，识别敌方军事设施、部队集结等；如何利用循环神经网络（RNN）分析文本情报，发现潜在的作战计划或意图；以及如何利用自编码器（Autoencoders）进行数据降噪和特征提取。 神经网络驱动的作战模拟与兵棋推演：精确的作战模拟是制定战术策略、评估作战方案的重要手段。本章将展示如何利用神经网络构建高度逼真的作战环境和智能化的作战单元行为模型，从而进行更精确的兵棋推演。我们将讨论如何训练神经网络模仿敌我双方的作战意图、战术反应以及武器效能，以模拟各种复杂的作战场景。例如，通过神经网络驱动的模拟，可以预测不同战术下的伤亡情况，优化兵力配置。 神经网络在战场预测与预警中的应用：提前预测敌方行动和潜在威胁是主动防御的关键。本节将介绍如何利用神经网络分析历史数据和实时态势信息，预测敌方可能的行动模式，并提前发出预警。例如，基于神经网络的预测系统可以分析敌方集结信息、通信模式等，预测其可能的目标和攻击方向。 神经网络在电子对抗与信息安全中的应用：在现代战争中，电子对抗和信息安全是必争之地。本章将探讨神经网络在这些领域的应用，例如，利用神经网络识别和干扰敌方通信信号，或者检测和防御网络攻击。 第四章：进化计算在军事优化与资源配置中的应用 进化计算的全局搜索和优化能力使其成为解决军事领域复杂优化问题的利器。 进化计算在战场资源优化配置中的应用：在有限的资源下最大化作战效能是军事指挥官面临的永恒课题。本节将聚焦于如何利用遗传算法等进化计算方法，解决战场上的资源优化配置问题，例如，弹药分配、人员调配、装备维护等。我们将探讨如何设计合适的适应度函数和遗传算子，以找到最优的资源分配方案。 进化计算在路径规划与行程优化中的应用：无论是陆地部队的行军路线，还是空中支援的飞行路径，亦或是通信信号的传输路径，都需要高效的规划。本章将介绍如何利用遗传算法解决复杂的路径规划问题，以规避敌方火力、地形障碍，或达到最快的速度。例如，为无人机规划穿越复杂地形的最佳侦察路径，或者为通信网络优化数据传输路线。 进化计算在任务调度与协同作战中的应用：在复杂的作战环境中，多个单位、多个任务的有效调度和协同至关重要。本节将展示如何利用进化计算对作战任务进行优化调度，确保各单位能够高效协作，实现协同作战目标。例如，同时进行侦察、打击、支援等任务时，进化计算可以帮助优化任务的执行顺序和资源分配。 进化计算在武器系统设计与优化中的应用：从弹道导弹的优化设计到无人机的气动外形优化，进化计算在武器系统的研发过程中也能发挥重要作用。本章将探讨如何利用进化算法对武器系统的性能参数进行优化，以达到更高的效率和更低的成本。 第五章：软计算混合方法及其在复杂军事系统中的集成 在实际的军事应用中，单一的软计算方法往往难以完全解决复杂问题，因此，将不同的软计算方法进行融合，形成混合方法，可以发挥各自的优势，获得更优的解决方案。 模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks）：本节将介绍模糊逻辑与神经网络的结合，如何利用模糊逻辑增强神经网络的可解释性，同时利用神经网络的学习能力对模糊规则进行优化。我们将探讨模糊神经网络在目标识别、故障诊断等军事领域的应用。 神经模糊系统（Neuro-Fuzzy Systems）：与模糊神经网络类似，神经模糊系统也将模糊逻辑和神经网络的力量相结合，以处理模糊和不确定信息。本节将深入探讨其在战场态势理解、决策支持系统等方面的应用。 混合进化算法（Hybrid Evolutionary Algorithms）：本节将介绍如何将进化计算与其他优化技术（如局部搜索算法）结合，以提高搜索效率和找到更优解。我们将探讨其在复杂任务调度、大规模兵力部署等问题上的应用。 软计算方法在复杂军事系统集成中的挑战与机遇：本章的最后一部分将讨论将软计算技术集成到现有的复杂军事系统中时所面临的挑战，例如，数据融合、实时性要求、系统安全性等。同时，也将展望软计算在未来智能化军事系统中的广阔前景，包括自主作战系统、智能指挥控制系统、高精度制导武器等。 结论 软计算方法以其独特的优势，正在深刻地改变着军事科学与技术的发展。从提高决策的智能化水平，到增强态势感知的鲁棒性，再到优化资源的配置和作战的效率，软计算为应对现代战争的复杂性和不确定性提供了强大的技术支撑。《软计算方法及其军事应用（精）》旨在为读者提供一个全面、深入的学习平台，希望本书能够启发更多的研究者和实践者，将软计算的强大力量应用于提升我国国防实力和维护国家安全的伟大事业之中。 附录（可能包含）： 软计算常用算法的数学推导。 典型军事应用场景的详细案例分析。 相关研究领域的最新进展综述。 推荐阅读的书目和论文。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑为我在研究和学习软计算技术及其军事应用方面提供了宝贵的资源。它不仅仅是一本理论性的著作，更是一本指导性的手册，能够帮助读者理解这些前沿技术如何转化为实际的军事战斗力。我从书中看到的是对未来军事智能化发展的深刻思考和前瞻性展望。作者并没有止步于介绍技术本身，而是将技术的发展与军事战略、战术需求紧密结合，展现了软计算在国防现代化建设中的巨大潜力。我特别期待书中关于“软计算与人工智能在军事仿真和训练中的协同作用”这一部分的详细论述。我一直认为，逼真的仿真环境和智能化训练系统是培养高素质军事人才的关键，而软计算技术无疑是实现这些目标的重要推动力。这本书的出现，让我看到了将理论知识与前沿技术相结合，并应用于国家安全领域的可能性。

评分☆☆☆☆☆

在初步翻阅的过程中，我发现这本书的语言风格非常严谨，但又不失清晰易懂。作者在介绍复杂的软计算理论时，并没有过多地使用晦涩难懂的专业术语，而是通过形象的比喻和逻辑严密的论证，将抽象的概念具象化。我尤其欣赏作者在解释算法原理时，所采用的循序渐进的讲解方式。他会先从最基础的原理入手，逐步深入到更复杂的模型和算法，并辅以清晰的流程图和数学公式，但这些公式的出现也都是为了更好地阐述概念，并没有让人感到 overwhelming。而且，作者在军事应用方面的阐述，也并非泛泛而谈，而是针对具体的军事需求，详细分析了软计算方法是如何被设计和实现的。例如，在讨论智能侦察与监视系统时，书中会具体分析如何利用软计算技术来处理海量的传感器数据，从而提高信息收集的准确性和效率。这种细致入微的分析，让我觉得作者对军事领域的需求有着深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象。硬壳精装，封面采用的是一种深邃的蓝色，上面印着烫金的书名“软计算方法及其军事应用”。字体设计很有科技感，略带棱角，仿佛是在诉说着严谨的科学研究。书的整体分量十足，拿在手里就能感受到其内容的厚重。封底有作者的简介和出版社的信息，排版整洁，信息清晰。我最喜欢的是书脊的设计，同样是深蓝色，和封面呼应，上面有书名和作者的署名，虽然只是一个细节，但体现了出版方的用心。拿到这本书的时候，我正坐在窗边，午后的阳光洒在书页上，泛着柔和的光泽，感觉就像获得了一份珍贵的知识宝藏。这种触感和视觉上的双重享受，让我对即将开始的阅读之旅充满了期待。我一直对信息科学领域的最新进展很感兴趣，特别是那些能够解决实际问题的理论和技术。这本书的标题，特别是“软计算”这个词，就立刻吸引了我的注意。我之前对模糊逻辑、神经网络和遗传算法这些概念有一些初步的了解，但一直想找到一本能够系统地梳理这些知识，并将其与实际应用联系起来的著作。这本书似乎恰好填补了这个空白。

评分☆☆☆☆☆

我被书中关于“软计算”在决策支持系统中的应用部分深深吸引。在军事领域，快速而准确的决策至关重要，而传统的决策方法往往难以应对复杂多变、信息不全甚至带有一定模糊性的战场环境。这本书似乎就提供了一种新的视角。我看到书中探讨了如何利用模糊逻辑来处理不确定性信息，如何用神经网络来识别模式并预测趋势，以及如何运用进化计算来优化资源分配和作战方案。其中有一个章节，详细介绍了如何将这些软计算技术融合，构建一个能够模拟战场动态、预测敌方意图并推荐最优行动策略的决策支持系统。这种跨学科的融合，以及对实际军事问题的深刻洞察，让我对这本书的价值有了更深的认识。我尤其期待能够了解到这些系统在实际应用中可能遇到的挑战，以及作者是如何提出解决方案的。

评分☆☆☆☆☆

我迫不及待地翻开这本书，首先映入眼帘的是目录。目录的结构条理清晰，将“软计算”的各个分支，如模糊逻辑、神经网络、进化计算等，进行了细致的划分，并且每一章节都明确了其在军事领域的应用方向。这让我对全书的内容框架有了一个初步的认识，也能够根据自己的兴趣选择性地阅读。令我惊喜的是，目录中不仅仅是理论的罗列，还包含了大量的案例研究和实战分析。这种理论与实践相结合的编排方式，对于我这样希望将知识转化为实际操作能力的读者来说，无疑是极大的福音。我注意到其中一些章节的标题，例如“基于模糊逻辑的战场态势评估系统”和“利用神经网络进行目标识别与跟踪”，这些都让我对书中所探讨的具体军事应用场景充满了好奇。我期待着书中能够详细介绍这些技术是如何在复杂多变的战场环境中发挥作用的，以及它们在提升军事决策效率和作战能力方面所扮演的角色。