目录 1
第一章 军事运筹学的发展概述 1
一、军事运筹学面临的挑战和机遇 1
（一）高技术战争对军事运筹学提出的新问题 1
（二）军事运筹学面临的挑战和机遇 7
二、军事运筹学的发展趋势 8
（一）从“硬方法”向“软方法”发展 8
（二）定性和定量相结合的综合集成 9
（三）相关学科的交叉应用 10
三、军事运筹新方法概述 12
（四）发展新的理论和方法 12
（一）优化理论的新发展 13
（二）作战模拟的新理论和新方法 13
（三）辅助决策的新方法和新技术 14
第二章 作战模拟技术的新进展 17
一、概述 17
（一）高技术战争对作战模拟的新要求 17
（二）作战模拟技术发展概述 20
二、分布交互模拟技术 26
（一）集中式仿真的局限性 26
（二）分布交互式仿真的基本原理 26
（三）分布交互式仿真的关键技术 27
（四）分布交互式仿真技术的应用 39
三、高层体系结构（HLA） 42
（一）构模技术的规范化 42
（二）高层体系结构的基本组成 43
（三）仿真联邦的开发 48
（四）联邦成员设计 51
（五）基于高层体系结构的系统示例 56
四、模型的校验 62
（一）模型校验的意义 62
（二）模型校验的基本内容 63
（三）模型校验的基本过程 65
（四）模型校验的基本方法 72
参考文献 73
第三章 敌情分析与战场态势评估方法研究 75
一、概述 75
（一）高技术战争条件下的敌情分析与战场态势评估 75
（二）敌情分析与战场态势评估辅助决策支持系统 77
二、模糊概念的分解与相关模糊推理方法 82
（一）模糊概念的充分因素分解与模糊推理 82
（二）在敌情分析与战场态势评估问题中的应用 86
三、分布式人工智能与多主体系统 92
（一）信息化战争的挑战 92
（二）分布式人工智能与多主体系统的原理 94
（三）解决实际问题的方法和步骤 104
四、模拟表示与混合推理方法 109
（一）敌情分析与战场态势评估的特点 110
（二）M-K混合推理框架 111
（三）推广的模拟表示及其混合推理 113
（四）推广的混合推理框架在态势评估中的应用 128
五、数据融合技术 131
（一）情报处理与数据融合技术 131
（二）数据融合技术的基本原理 132
（三）战场态势评估问题中证据信息的融合 140
（四）战场态势评估问题中局部性判定结论的决策级融合 145
（五）战场态势评估问题中综合判定主体的决策级融合 149
参考文献 154
第四章 遗传算法、神经网络及其应用 156
一、概述 156
（一）高技术战争决策的模拟与神经网络、遗传算法 156
（二）神经网络和遗传算法的基本特点 157
（三）神经网络、遗传算法研究和发展 158
二、神经网络方法 161
（一）用神经网络求解的军事问题 161
（二）神经网络解决问题的原理和方法 162
（三）军事应用实例 173
（一）用遗传算法求解的军事问题 182
三、遗传算法 182
（二）遗传算法的原理和方法 183
（三）军事应用实例 190
参考文献 201
第五章 几个规划方法初探 202
一、高技术战争决策与规划方法 202
二、机会约束规划 203
（一）联合作战兵力规划与机会约束规划 203
（二）机会约束规划模型 204
（三）机会约束规划解法 208
（四）几个应用实例 217
（一）高技术战争中决策因素的模糊性 230
三、模糊规划 230
（二）模糊线性规划解法 232
（三）模糊模拟与清晰等价类 237
（四）应用实例 248
四、马尔科夫决策规划 251
（一）军事决策与马氏决策规划 251
（二）马氏决策规划的数学描述 252
（三）马氏决策优化 257
（四）一个应用实例 270
参考文献 275
后记 276