5.1　引　言

搜索并快速准确地发现目标潜艇是进行战场态势评估和战场决策的基础。然而,海洋战场存在大量信息和不确定因素,潜艇也向低噪和高速方向发展,这些因素导致搜潜更加困难。因此,如何能够根据不同的状况高效快速地采取正确的搜潜策略,是航空反潜中需要解决的首要问题。

通常反潜巡逻机获得预知信息后,通过多种搜潜设备组合的方式对指定海域做进一步协同探测。在双/多反潜巡逻机自主模式协同搜潜过程中,指挥人员需要根据预知信息并结合各种搜潜设备的特点来及时给出合理的搜潜方案。然而,海洋战场环境中多维信息的不确定性给快速高效的决策带来了极大困难,仅依靠指挥人员的个人水平和经验很难在短时间内给出合理的搜潜方案。因此,科学地构建协同搜潜决策系统是航空反潜中的一项重要任务,理想的协同搜潜决策系统能够给出最优的搜索策略,从而弥补因指挥员经验不足所导致的低效能。

双/多反潜巡逻机自主模式协同搜潜作战智能决策,就是按照不同的任务和初始信息,模拟熟练指挥员的经验自动生成搜索方案并预测作战行动效果、提供最优作战方案,从而提高反潜巡逻机协同搜潜作战效能。因此,协同搜潜决策是一个完全非确定多项式(NP-Comp lete)问题。然而,传统的决策方法通常难以取得预期的效果。于是,一些人工智能理论和算法[105-109]被用于解决这些问题,智能决策逐渐成为研究的方向,而将多种算法相互交叉、融合生成新的算法,使得各算法优势互补、取长补短,已成为近年来研究的热点。针对不确定条件下协同搜潜最优决策时决策指标的相关性问题,本章在前人工作的基础上引入模糊测度与模糊积分理论,提出一种适用于反潜巡逻机协同搜潜的智能决策方法。