联合作战与体系对抗成为现代战争的重要发展趋势,“彼此联合”与“形成体系”既是对未来武器装备发展的目标需求,也是影响着武器装备发展规划模式的重要理念。实施装备发展规划过程中,决策者不可避免地面对各种“选择”问题,武器系统选择因为与制约战局胜败的武器投产、配置以及使用息息相关,而受到更多军事决策与研究者的关注。传统以部门为中心的“烟囱式”发展模式以及零碎的决策过程,极大地阻碍了在体系层次上对分散的武器装备进行“联合能力集聚”的进程,追求一体化、通用化、系列化成为当前武器装备发展规划的鲜明特征。因此,武器装备发展必须更加强调系统组合决策与管理,并将众多系统作为一个整体进行权衡分析与采办决策。本文将装备规划纳入“联合体系”大背景,创造性地用组合决策思想统一装备选择过程,设计问题框架并给出相应的决策方法。问题聚焦于装备系统“产品化与配置阶段”以及“作战运用与支持”阶段,包括:1)待投产武器系统组合选择;2)待装配武器系统组合选择;3)组合选择大规模问题优化。4)临界条件的武器系统组合选择;主要研究内容和创新点如下:(1)提出了需求与技术共同作用的武器系统组合选择模型。军事需求牵引与关键技术推动,是武器系统投产研发的重要驱动力。因此,从如上两个维度出发,采用价值中心法理念,基于多准则决策方法设计包括五级结构的组合/系统成熟度测度与三级结构的组合/系统需求满足度测度的价值计算模型,其中关于需求满足度测度,引入0~9度量标尺及First-Ignorance目标规划模型进行区间型满足度获取。随后设计武器系统组合优劣结构,旨在获取技术成熟度最高,需求满足度最好,成本符合一定约束的最优组合(T&R组合),组合选择问题被转化为多目标整数规划模型,采用成本分类寻优的策略最终获取满足多目标的帕累托最优武器系统组合方案。(2)提出了多场景下考虑协作关系的武器系统组合选择模型。在实战或者模拟演练背景下,武器系统组合选择旨在获取最好的作战效果(价值),最高鲁棒性(不同场景下风险最低)以及最低的代价(费用)。采用场景概念模拟未来作战需求,场景被定义为包括状态,特定表达和转化模式的一个三元组,按照信息的完整度不同,可分为:完备信息下的马尔科夫场景与不确定信息下的隐马尔科夫场景。关于不确定性情形,引入区间数理论,实现对未知场景的状态识别。归纳武器系统之间可能的协作关系,将武器系统之间的系统依赖关系分为四种模型:伴随协同;相关协同;排他协同以及独立性。构建基于场景的多目标规划模型,设计优化算法并求解。(3)基于智能算法的大规模复杂体系武器系统组合选择研究。大规模复杂体系背景下,候选武器系统数量增多会导致经典的NP-hard问题,组合选择所采用分类寻优算法的时间代价是不可忍受的,必须对其进行组合优化。首先,将以上武器系统组合选择模型归为两种:单目标与多目标;并对优化难点进行分析,给出可行解的约减策略。其次,选择差分进化算法作为问题求解的主体方法,辅以TOPSIS方法开展组合内武器系统赋权操作,最终形成基于DE-TOPSIS的组合选择优化算法;最终,针对三种不同的武器系统规模,完成单目标情形下PSO、GA以及DE算法的对比,多目标情形下NSGAII与NSDE算法的对比。无论是收敛速度、算法稳定性还是最优解质量,本研究提出的DE-TOPSIS算法都具有较高的表现性能。(4)提出了带决策偏好基线值的武器系统组合选择模型。以上三方面组合选择问题均采用多准则决策模型,且组合选择结果中均存在某种武器系统“可选”“可不选”的现象,而多准则决策模型中的一个很关键问题就是确定基线值,基线值是由候选系统中“可选”“可不选”的武器系统决定的。通过对冗余系统,基线系统以及基线值进行定义,设计出面向基线系统进行武器系统组合选择的方法。从该方法的核心——入选策略分析及武器系统排序两个角度出发,开展单目标以及多目标情形下的武器系统入选策略分析,引入区间数比较理论,提出E-VIKOR方法以及权重约束线性规划方式进行候选武器系统排序,最终计算出三种不同权重方案下的武器系统排序。基于排序结果,基线值以及入选策略,开展“精炼式”的武器系统组合选择分析。