现代战争中自主巡飞弹药系统的扩散,要求建立严格、透明且可复现的系统选择决策框架。本文提出量子逻辑框架——一种新颖的多准则决策方法,该方法综合了不确定模糊集理论、量子启发式叠加加权和语言聚合,用于在深度不确定性下评估相互竞争的巡飞弹药备选方案。与经典的、允许T+I+F≤3并存在非封闭性、悖论性联结词及不协调概率解释的中智集不同,IDFS施加严格的单纯形约束T+I+F≤1,将不确定性提升为一个基本认知坐标,同时保持了代数封闭性、格结构以及一个协调的贝叶斯更新规则。研究形式化了十个决策准则,涵盖动能性能、电子战抗扰性、自主目标识别、平台续航力、后勤足迹、伦理合规性、成本效益、生存力、互操作性及环境适应性,并明确了优化方向,且各准则权重经实证推导得出,总和为一。五个代表性的巡飞弹药备选方案——代表当代平台原型——通过IDFS加权平均算子和IDFS-TOPSIS贴近度系数,在全部准则集下进行了评估。与TOPSIS、VIKOR和AHP的对比分析证实了该方法具有更高的排序稳定性和权重扰动下的鲁棒性。结果表明,模块化电子战集成巡飞弹药系统获得了最高的综合效用得分。本研究贡献了一个可直接应用于国防采办、力量结构和作战规划场景的形式化、可复现的评估架构。

本文主要做出四点贡献:1) 量子逻辑框架形式化:为巡飞弹药系统选择提供了一个采用IDFS的完整数学规范,包括在容许单纯形∆*内补集、并集、交集及算术运算的完整定义。2) 准则体系架构:一个包含十个准则的评估结构,具有明确规定的优化方向、基于经验得出的权重以及源自开源国防文献的度量尺度。3) 五备选方案基准:五个典型巡飞弹药平台原型的性能矩阵,使用IDFS-TOPSIS和IDWA聚合算子进行评估,确保了直接的可复现性。4) 验证与敏感性分析:针对TOPSIS[6]、VIKOR[8]和AHP[7]的排序相关性分析;蒙特卡洛权重扰动[26];以及基于场景的鲁棒性测试。

本文其余部分结构安排如下。第二部分综述相关工作。第三部分阐述IDFS的数学基础。第四部分定义准则与权重体系。第五部分描述五种巡飞弹药备选方案特性。第六部分介绍量子逻辑计算流程。第七部分报告计算结果。第八部分进行敏感性分析。第九部分讨论其意义。第十部分总结全文。

成为VIP会员查看完整内容
3

相关内容

军事防务数据板块介绍:系统化采集、存储、管理、分析与军事国防安全相关信息的专用数据板块,其核心在于整合全球新兴国防技术(军事人工智能、无人系统等)、热点案例(俄乌战争、美以伊战争)等方面的最新时讯、研究报告/论文、条令法规、案例分析,为战略研判、情报分析、决策支持等提供知识支撑。
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
0+阅读 · 39分钟前
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
1+阅读 · 47分钟前
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:27
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
14+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
9+阅读 · 6月4日
《人工智能的挑战:算法战的想象与现实》
专知会员服务
11+阅读 · 6月4日
首场人工智能战争:Maven如何重塑武装冲突
专知会员服务
7+阅读 · 6月4日
微信扫码咨询专知VIP会员