吳向君,侯岳,浦金云
(海軍工程大學(xué)艦艇安全技術(shù)系,湖北武漢 430033)
艦艇受到武器攻擊后,大量艙室會破損進(jìn)水,嚴(yán)重時(shí)還會導(dǎo)致艦艇的沉沒。因此,良好的艦艇抗沉性是保證艦艇生命力的基礎(chǔ)。目前國內(nèi)在對抗沉性進(jìn)行設(shè)計(jì)和仿真時(shí),一般只考慮艦艇結(jié)構(gòu)自身能承受的被動抗沉能力,而沒有考慮艦員在抗沉過程中的主動抗沉能力[1]。然而,對于大型水面艦艇而言,由于其配置了較多的抗沉設(shè)備、設(shè)置了較多的抗沉戰(zhàn)位,因此,其抗沉過程組織和實(shí)施的好壞,直接影響著艦艇的抗沉性以及艦艇的生命力[2]。
很顯然,在大型艦艇抗沉性設(shè)計(jì)時(shí),已經(jīng)迫切需要對抗沉過程進(jìn)行建模和仿真,分析抗沉過程的抗沉效能,找出影響抗沉效能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
目前,國內(nèi)外對抗沉過程的仿真均鮮見報(bào)道。文獻(xiàn)[3]對消防過程的仿真方法進(jìn)行了介紹??钩吝^程和消防過程二者的相同點(diǎn)是:①都屬于離散、動態(tài)和交互過程;②都是艦艇上重要的損害管制過程;③目的都是仿真干預(yù)效能,找出關(guān)鍵環(huán)節(jié)。不同點(diǎn)是過程的組織特點(diǎn)、參與的智能體不同。
文獻(xiàn)[3]雖然使用多智能體較成功地完成了消防過程的仿真,然而抗沉過程的多智能體仿真顯得更為困難。這是因?yàn)?①抗沉過程的組織協(xié)調(diào)非常復(fù)雜,多Agent仿真組織模型的建立和仿真過程的控制將更加困難;②抗沉人員需要比消防人員具有更大的自主性和智能型,即單Agent的推理模型設(shè)計(jì)將更為復(fù)雜。
基于此,本文將使用多智能體技術(shù)模擬抗沉人員的思維和交互過程,實(shí)現(xiàn)抗沉過程的仿真。
任何獨(dú)立的能思想并可以同環(huán)境交互的實(shí)體都可抽象為智能體。1個(gè)智能體主要包含3個(gè)方面的屬性,即感知屬性、動作屬性和推理模型。多個(gè)智能體之間進(jìn)行交互和通訊就可以組成多智能體[4]。
由于艦艇的抗沉過程是根據(jù)艦艇的實(shí)際進(jìn)水災(zāi)害現(xiàn)象,由損管指揮中心統(tǒng)一指揮,各類抗沉人員之間相互合作、交流并且不斷調(diào)整的過程;因此,這個(gè)過程也可看作是多個(gè)智能主體相互協(xié)作和通訊的過程。
抗沉過程仿真的多智能體模型包括抗沉指揮中心智能體(C-Agent)、堵漏人員智能體(J-Agent)、艙室排水人員智能體(D-Agent)、液艙調(diào)整決策智能體(L-Agent)和進(jìn)水災(zāi)害模擬智能體(F-Agent)。
J-Agent和D-Agent負(fù)責(zé)向抗沉指揮中心匯報(bào)相關(guān)信息,并執(zhí)行其相關(guān)指令,但它們自身沒有推理模型。這2個(gè)智能體的反應(yīng)時(shí)間直接影響著抗沉過程的進(jìn)程。F-Agent用于根據(jù)艙室破損情況和初始漂浮姿態(tài),模擬仿真艙室的進(jìn)水過程以及艦艇不沉性參數(shù);屬于純反射性智能體。
下文主要針對2個(gè)較為復(fù)雜的智能體(C-Agent和L-Agent)的相關(guān)屬性進(jìn)行詳細(xì)介紹。
抗沉指揮中心智能體C-Agent從F-Agent中獲取當(dāng)前艦艇進(jìn)水信息,通過推理計(jì)算,給J-Agent,DAgent和L-Agent下達(dá)動作指令。C-Agent負(fù)責(zé)著整個(gè)抗沉過程的調(diào)度和整體決策,其模型屬性詳細(xì)介紹如下。
C-Agent的感知屬性包括當(dāng)前破損艙室名稱、破口面積、破口位置、當(dāng)前排水設(shè)備排水量和艦艇當(dāng)前不沉性參數(shù)(橫傾角、縱傾角、船中吃水等)。
動作屬性包括:①告知J-Agent是否執(zhí)行堵漏動作,并告知其允許的最大反應(yīng)時(shí)間。②告知DAgent是否動作。③告知L-Agent是否動作。
2.2.1 推理所需信息參數(shù)的計(jì)算模型
推理模型所需的信息參數(shù)主要包括最大可以堵住的破口半徑Rm(m)、堵漏人員允許的最大反應(yīng)時(shí)間Tm(s)、排水設(shè)備能排出的最大破口半徑Rpm(m)。其計(jì)算模型如下:
式中:F為所有堵漏人員最大作用力,t;H為破口中心所在的水下深度,m;v為艦艇航速,m/s;γ為海水密度,t/m3;g為重力加速度,m/s2;s為破口面積,m2;V為艙室體積,m3;μ為流量系數(shù);k為艙室滲透系數(shù);Qp為可用的排水流量,m3/s。
2.2.2 基于專家系統(tǒng)的推理模型
基于專家系統(tǒng)的推理模型由產(chǎn)生式規(guī)則庫和推理機(jī)構(gòu)成,它們構(gòu)成了C-Agent的思維中心,用于對各種抗沉措施進(jìn)行集中調(diào)度和管理。由于推理機(jī)的設(shè)計(jì)技術(shù)較為成熟,因此,產(chǎn)生式規(guī)則庫就成為了推理模型的核心部分[4]。
建立的產(chǎn)生式規(guī)則部分示例如下:
1)如果破口半徑小于Rm及J-Agent的反應(yīng)時(shí)間小于Tm,則告知J-Agent開始運(yùn)行;
2)如果可用的排水流量Qp為0,則告知DAgent不需運(yùn)行;
3)如果當(dāng)前艦艇不安全,則告知L-Agent開始運(yùn)行。
推理模型首先對推理所需的信息參數(shù)進(jìn)行計(jì)算,然后匹配產(chǎn)生式規(guī)則庫,生成抗沉方案;并根據(jù)匹配結(jié)果,告知其他智能體是否動作。
艦艇受損進(jìn)水后,一般會產(chǎn)生傾斜和傾差。通??梢酝ㄟ^調(diào)整不同位置的液艙裝載量,以消除傾斜和傾差,平衡艦體。
L-Agent的感知屬性包括艦艇當(dāng)前的姿態(tài)參數(shù)、當(dāng)前未破損的液艙名稱以及各個(gè)液艙的裝載狀態(tài)。這些數(shù)據(jù)分別從F-Agent和外界環(huán)境獲得。其動作屬性是生成并實(shí)施多步液艙調(diào)整方案。
液艙的調(diào)整方案包括單步調(diào)整方案和多步調(diào)整方案。單步調(diào)整方案是指單艙的壓載、卸載和2個(gè)艙之間的移載。然而,在艦體的扶正過程中,有時(shí)僅靠一步或者說單步液艙調(diào)整方案,很難達(dá)到艦體扶正的目的。因此,需要將多個(gè)單步液艙調(diào)整方案進(jìn)行優(yōu)化選取和優(yōu)化組合,以形成最優(yōu)的多步液艙調(diào)整方案。
考慮到單步液艙調(diào)整方案只是多步液艙調(diào)整方案的1種特殊情況,因此,液艙調(diào)整決策智能體的推理模型主要是指多步最優(yōu)的液艙調(diào)整方案生成模型。由于建立單步液艙調(diào)整方案集,是建立多步最優(yōu)液艙調(diào)整方案生成模型的基礎(chǔ),因此,下文將首先對其進(jìn)行介紹。
分別用φS1,φS2和φS3表示單步調(diào)整方案的可壓載空間集、可卸載空間集和可移載空間集。
3.3.1 液艙屬性集
在制定液艙調(diào)整方案集時(shí),對于任意1個(gè)液艙都主要包含3個(gè)屬性,屬性取值含義如表1所示。
表1中的US屬性值是為了避免調(diào)整方案搜索過程的重復(fù)進(jìn)行。當(dāng)某個(gè)液艙已經(jīng)在某單步液艙調(diào)整方案中出現(xiàn),則此液艙的US屬性值為1;在以后的搜索空間中將不再把此液艙作為可以使用的備選液艙。US屬性主要被用在第3.4.2節(jié)的多步最優(yōu)調(diào)整方案生成算法中,以保證每個(gè)液艙只被使用1次,避免搜索的重復(fù)進(jìn)行。
3.3.2 單步液艙調(diào)整方案集的生成算子
假設(shè)C表示液艙,C(FE),C(KD)和C(US)分別表示液艙C的FE,KD和US屬性的值。則:表示所有可以移載的艙室對集合,即可移載空間集。單步調(diào)整方案集
多步最優(yōu)液艙調(diào)整是一個(gè)全局最優(yōu)求解的問題。由于多步最優(yōu)調(diào)整方案是由有限個(gè)單步最優(yōu)調(diào)整方案構(gòu)成,因此,只要能實(shí)現(xiàn)每個(gè)單步最優(yōu)調(diào)整的局部最優(yōu)化,即可實(shí)現(xiàn)多步最優(yōu)調(diào)整的全局最優(yōu)化求解[5]。
3.4.1 單步最優(yōu)調(diào)整方案選取算法
式(1)給出的單步調(diào)整方案集一般包含多種方案,部分方案可能并不能較好地達(dá)到扶正艦體的目的。因此,下文首先根據(jù)抗沉原理,建立啟發(fā)式篩選規(guī)則,從定性的角度,篩選出較優(yōu)的調(diào)整方案;然后,通過在篩選后的方案集中建立最優(yōu)選取算法,從定量的角度,選擇最優(yōu)的液艙調(diào)整方案。
1)啟發(fā)式規(guī)則
假設(shè)某艦艇縱剖面圖及其分區(qū)情況如圖1所示,可以建立下列啟發(fā)式規(guī)則示例。
規(guī)則1:如果艦艇產(chǎn)生首傾和左傾,則可以選取的液艙調(diào)整方案包括:將Z1區(qū)的液艙導(dǎo)移至Y3區(qū),或者將Z1區(qū)的滿液艙卸空,或者將Y3區(qū)的空液艙加滿。
規(guī)則2:如果艦艇產(chǎn)生尾傾和右傾,則可以選取的液艙調(diào)整方案包括:將Y3區(qū)的液艙導(dǎo)移至Z1區(qū),或者將Y3區(qū)的滿液艙卸空,或者將Z1區(qū)的空液艙加滿。
上述啟發(fā)式規(guī)則還有很多,本文不再羅列。啟發(fā)式規(guī)則的建立,明顯縮小了調(diào)整方案空間的大小。然而,經(jīng)過篩選后的調(diào)整方案仍然會有多個(gè),因此,下面介紹從中進(jìn)行優(yōu)選的方法。
圖1 艦艇縱剖面圖Fig.1Ship longitudinal section
2)基于改進(jìn)TOPSIS的優(yōu)選算法
傳統(tǒng)TOPSIS方法又被稱為逼近理想解排序法,是1種常用的多屬性問題的評估決策方法。該方法存在一定的缺陷。例如,假設(shè)待決策空間中存在2個(gè)點(diǎn)A1和A2,如果A1距理想點(diǎn)的距離比A2距理想點(diǎn)的距離近并且同時(shí)A1距負(fù)理想點(diǎn)的距離也比A2距負(fù)理想點(diǎn)的距離近,此時(shí)二者的優(yōu)劣排序就遇到了困難。
基于此,文獻(xiàn)[6]的作者對傳統(tǒng)TOPSIS的改進(jìn)算法進(jìn)行了介紹,并結(jié)合文獻(xiàn)[7]的研究成果,通過分析得出結(jié)論:用垂面距離代替?zhèn)鹘y(tǒng)方法中的歐式距離,可以改善傳統(tǒng)TOPSIS方法的不足之處。因此,本文將使用基于垂面距離的改進(jìn)TOPSIS算法建立最優(yōu)液艙調(diào)整方案的選取模型,詳細(xì)步驟如下。
步驟1:建立衡量調(diào)整方案優(yōu)劣的屬性集。
本文使用橫傾角絕對值θ、穩(wěn)度儲備系數(shù)C和最小干舷F來表示各個(gè)液艙調(diào)整方案實(shí)施后的不沉性指標(biāo)[8]。其中橫傾角是成本型指標(biāo),越小越好;穩(wěn)度儲備系數(shù)和最小干舷是效益型指標(biāo),越大越好。
步驟2:建立最優(yōu)方案選取決策矩陣L=(lij)N×3。
式中:N為使用啟發(fā)式規(guī)則篩選后的備選調(diào)整方案集個(gè)數(shù);θi,Ci和Fi分別為第i個(gè)調(diào)整方案實(shí)施后的對應(yīng)不沉性指標(biāo);w1,w2和w3分別為θ,C和F的權(quán)重。文獻(xiàn)[8]采用最小平方法確定上述指標(biāo)的權(quán)重;文獻(xiàn)[9]采用相對比較法確定權(quán)重。由于權(quán)重確定問題不是本文重點(diǎn)討論的問題,因此,綜合以上的研究結(jié)果以及專家的建議,本文認(rèn)為3個(gè)指標(biāo)的權(quán)重都為1/3。
步驟3:建立理想解K+,并對最優(yōu)方案選取決策矩陣L進(jìn)行平移計(jì)算。
步驟6:計(jì)算各個(gè)液艙調(diào)整方案與理想解之間的相對遠(yuǎn)離度Fi。
對應(yīng)Fi最小的液艙調(diào)整方案,即是最優(yōu)的液艙調(diào)整方案。λ表示放大系數(shù),以便于比較觀察。
3.4.2 多步最優(yōu)液艙調(diào)整方案的生成算法
經(jīng)過啟發(fā)式規(guī)則篩選后,假設(shè)當(dāng)前可以使用的空水艙數(shù)量、滿水艙數(shù)量、空油艙數(shù)量、滿油艙數(shù)量分別為WE0,WF0,OE0,OF0。用WEi,WFi,OEi,OFi表示第i步單步液艙調(diào)整后,未被使用過的空水艙數(shù)量、滿水艙數(shù)量、空油艙數(shù)量、滿油艙數(shù)量。多步最優(yōu)液艙調(diào)整方案的生成算法見圖2所示。
圖2 多步最優(yōu)液艙調(diào)整方案生成算法Fig.2Generation arithmetic of multi-step optimal liquid cabin adjustment plans
艦艇的抗沉仿真過程是多個(gè)智能體相互通訊、協(xié)調(diào)和影響的過程。這一過程主要反映在多智能體在時(shí)序仿真分析的組織上。文獻(xiàn)[3]使用事件樹對消防過程的仿真進(jìn)行了組織,然而,事件樹并不能反映過程的時(shí)間特征。為了彌補(bǔ)這一不足,本文將使用帶有明顯時(shí)序特征的時(shí)延Petri網(wǎng)(TPN)模型來組織仿真過程。
Petri網(wǎng)是一種圖形化、數(shù)學(xué)化的建模工具,是對復(fù)雜過程建模和仿真所采用的一種廣泛使用的方法[10]。
建立的某抗沉過程多智能體仿真的時(shí)延Petri網(wǎng)模型如圖3所示。其中,細(xì)矩形框表示時(shí)延變遷,細(xì)線條表示非時(shí)延變遷。圖3中只有P7令牌容量為無限大,其他庫所容量都為1。
圖3中主要庫所和變遷的含義,分別如表2所示。部分中間庫所和非時(shí)延變遷未進(jìn)行標(biāo)記。
圖3描述了抗沉過程的組織進(jìn)程以及J-Agent,D-Agent,C-Agent,L-Agent和F-Agent的異步并發(fā)特征;可以按照下述算法進(jìn)行仿真的組織運(yùn)行。
1)設(shè)置當(dāng)前仿真時(shí)鐘t為0 s,清空“待激發(fā)變遷表”Fetable;
2)按照TPN的激發(fā)規(guī)則和當(dāng)前庫所的狀態(tài),將當(dāng)前將要被激發(fā)的變遷以及其對應(yīng)的激發(fā)時(shí)間點(diǎn)添加到Fetable中;
3)從Fetable中抽取最早將要激發(fā)的變遷,并對其進(jìn)行激發(fā)處理,修改當(dāng)前仿真時(shí)鐘t為此變遷的激發(fā)時(shí)間點(diǎn),修改TPN網(wǎng)中庫所的狀態(tài)并調(diào)用此變遷對應(yīng)的智能體推理模型;
4)判斷Fetable中是否還存在著可能被激發(fā)的變遷,如果存在,則跳至2);如果不存在,則仿真結(jié)束。
假設(shè)某破壞直徑為10 m的魚雷在某船長方向+15 m處爆炸;爆炸后艙室A和B出現(xiàn)大破口并進(jìn)水,艙室B和C之間的艙壁出現(xiàn)小破口,破口半徑為20 cm,破口面積為0.12 m2,破口流量系數(shù)為0.8,破口中心距離基線高度為3 m;艙室C排水泵失效;艦艇喪失航行能力,即航速為0。如圖4所示。
圖4 戰(zhàn)損案例設(shè)定圖Fig.4Damage condition enactment
當(dāng)T0變遷發(fā)生后,假設(shè)生成的T1,T2,T3,T4,T5,T6,T7,T8的延時(shí)分別為5 s,8 s,7 s,9 s,10 s,20 s,15 s,30 s。
5.2.1 智能體激發(fā)時(shí)序圖
根據(jù)第2.2.1節(jié)的信息參數(shù)計(jì)算模型,C-Agent通過計(jì)算得出:Rm=25 cm,Tm=30 s,Rpm=0 m。
在此基礎(chǔ)上,根據(jù)第2.2.2節(jié)的產(chǎn)生式規(guī)則庫,C-Agent對其他各個(gè)智能體的動作通告情況如下:
①只有B和C之間的艙壁破口可以進(jìn)行堵漏,通知J-Agent開始堵漏。②D-Agent不需動作。③通知L-Agent開始制定最優(yōu)液艙調(diào)整方案。
按照圖3的仿真組織模型和第4.3節(jié)的仿真算法,可以得到各個(gè)智能體的激發(fā)狀態(tài)隨時(shí)間變化的情況,見圖5。圖5中D-Agent始終未被激發(fā),這是因?yàn)镃-Agent通告其不需要動作。
圖5 智能體激發(fā)狀態(tài)時(shí)序圖Fig.5Excitation sequence of agent
圖5中的各個(gè)重要時(shí)間節(jié)點(diǎn)所發(fā)生的事件見表3。
5.2.2 液艙調(diào)整決策智能體仿真計(jì)算結(jié)果
在圖5中,當(dāng)仿真時(shí)鐘為5+8+10=23 s,變遷T5激發(fā)完成,液艙調(diào)整決策智能體制定出最優(yōu)液艙調(diào)整方案。根據(jù)第3.3節(jié)和第3.4節(jié)的最優(yōu)液艙調(diào)整方案生成算法,其推理過程如下:
當(dāng)前空液艙的個(gè)數(shù)為4,滿液艙的個(gè)數(shù)為6。因此,可壓載空間集的元素個(gè)數(shù)為4,可卸載空間集的元素個(gè)數(shù)為6,可移載空間集的個(gè)數(shù)為24個(gè),共有34個(gè)單步液艙調(diào)整方案。
然而,由于當(dāng)前艦艇產(chǎn)生了左傾和首傾,通過匹配第3.4.1節(jié)的啟發(fā)式規(guī)則庫,可得可壓載空間集的元素個(gè)數(shù)為2,可卸載空間集的元素個(gè)數(shù)為3,可移載空間集的個(gè)數(shù)為6個(gè),共有11個(gè)單步液艙調(diào)整方案。通過計(jì)算,這11個(gè)單步液艙調(diào)整方案與理想解之間的相對遠(yuǎn)離度如圖6所示,橫軸為方案序號,縱軸為相對遠(yuǎn)離度(第3.4.1節(jié)中,式(3)的λ取100)。
圖6 方案相對遠(yuǎn)離度Fig.6Distance between plans
根據(jù)圖6和第3.4.2節(jié)的多步最優(yōu)調(diào)整方案生成算法,可以得出使用2步液艙調(diào)整方案,就可使艦艇恢復(fù)安全。2步液艙調(diào)整方案為方案11和方案8。對應(yīng)的具體液艙調(diào)整方案為:液艙C5移載至液艙C3;液艙C7移載至液艙C8。
值得提出的是,單步調(diào)整方案10和方案9雖然都比方案8好;但由于這2個(gè)方案分別使用到了液艙C5和液艙C3,而液艙C5和液艙C3已經(jīng)在方案11中使用過,因此,根據(jù)US屬性值的設(shè)置原理,不能將方案10和方案9作為第二步調(diào)整方案使用。
5.2.3 艦艇橫傾角和縱傾角變化時(shí)域圖
圖3中的進(jìn)水災(zāi)害模擬智能體(F-Agent)計(jì)算出了整個(gè)仿真過程中,艦艇橫傾角和縱傾角隨時(shí)間變化的時(shí)域圖如圖7所示。
圖7 橫傾角和縱傾角變化時(shí)域圖Fig.7Heel angle and trim angle in time domain
通過分析可發(fā)現(xiàn)影響上述仿真過程的3個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié):
1)J-Agent開始堵漏時(shí)間(圖7中的S1點(diǎn))。開始堵漏時(shí)的時(shí)間T1+T2+T3必須小于堵漏人員允許的最大反應(yīng)時(shí)間Tm。在本案例中,T1+T2+T3的值必須小于30 s,如果大于30 s,則艙室C將會完全進(jìn)水,F(xiàn)-Agent仿真計(jì)算發(fā)現(xiàn),此時(shí)艦艇將發(fā)生沉沒,如圖7中的S1-N1線所示。當(dāng)T1+T2+T3的值小于30 s時(shí),其取值越小,艦艇在經(jīng)過液艙調(diào)整后的縱傾角越小。
2)艙室C的排水能力。保證艙室C足夠的排水能力關(guān)系著整個(gè)抗沉過程的成敗。如果艙室C中排水泵的排水能力大于破口流量,則海水同樣不會造成艙室C進(jìn)水,此時(shí),即使堵漏失敗,艦艇也不會沉沒。因此,需要加強(qiáng)艙室C排水泵的生命力設(shè)計(jì),以免攻擊后喪失排水能力。
3)液艙對船體的平衡能力。在堵漏實(shí)施成功之后,如果不通過液艙調(diào)整,則艦艇雖然能漂浮,但艦艇仍然會有較大的橫傾和縱傾,這對艦艇的不沉性依然不利。圖7中從S2點(diǎn)開始,進(jìn)行了液艙的調(diào)整,最終大大減小了S2點(diǎn)的橫傾角和縱傾角,扶正了艦體,提高了不沉性。
艦艇的抗沉過程是一個(gè)復(fù)雜的異步并發(fā)過程;通過對抗沉過程進(jìn)行仿真分析,可以找出影響整個(gè)抗沉過程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。目前,國內(nèi)外對抗沉過程仿真的研究報(bào)道極少。
基于此,本文在建立關(guān)鍵智能體的推理模型、抗沉過程仿真模型的基礎(chǔ)上,較好地解決了抗沉過程多智能體仿真模型的構(gòu)建問題。通過實(shí)例計(jì)算,不僅驗(yàn)證了此仿真模型的準(zhǔn)確性,還找出并分析了影響抗沉過程的3個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
本文建立的仿真模型和抗沉關(guān)鍵環(huán)節(jié)的分析結(jié)果,為艦艇抗沉性的設(shè)計(jì)和評估提供了一定的方法和結(jié)論支撐。
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