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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 11 - 24 (14page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2020.46.1.011
이용수
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In the real-world air defense operations, efficient weapon-target assignment is essential for the successful protection of defensive assets under the limited capability of simultaneous engagement of radars and the restricted number of weapons. Also the assignment must be adjusted dynamically according to the battle environment where trajectory of targets and engagement results are continuously changing. This study presents a mathematical model based on rolling-horizon scheduling algorithms for the dynamic weapon-target assignment decision making. The performances are evaluated for the various test scenarios under the consideration of the actual air defense operation, which are compared with the Shoot-Look-Shoot algorithm, the typical air defense policy. The results show the superiority of the proposed rolling-horizon scheduling algorithm in most of test scenarios.
목차
1. 서론
2. 관련 연구
3. 문제정의
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
Blodgett, D. E., Gendreau, M., Guertin, F., Potvin, J. Y., and Seguin, R. (2003), A tabu search heuristic for resource management in naval warfare, Journal of Heuristics, 9(2), 145-169.
Bogdanowicz, Z. R. (2009), A new efficient algorithm for optimal assignment of smart weapons to targets, Computers and Mathematics with Applications, 58(10), 1965-1969.
Cha, Y. H. and Jeong, B. (2019), Exact Algorithm for the Weapon Target Assignment and Fire Scheduling Problem, Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering, 42(1), 143- 150.
Hong, D. H., Yoo, J. H., Shin, S. C., Kim, S. H., and Park, Y. W. (2011), A Treat Evaluation Method on the Air Track in Short Range Air Defense Systems, Proc. Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, 414-415.
Hong, S. S., Han, M. M., Choi, J. H., and Mun, C. M. (2012), A Study of population Initialization Method to improve a Genetic Algorithm on the Weapon Target Allocation problem, The Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, 22(5), 540-548.
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