基于补网策略的杀伤网局部快速重构方法

丁伟; 徐任杰; 张威; 董继成; 李传浩; 徐义祥

doi:10.12382/bgxb.2026.0112

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基于补网策略的杀伤网局部快速重构方法

更新时间：2026-10-13

- 基于补网策略的杀伤网局部快速重构方法
- A Local Rapid Reconfiguration Method of Kill-web Based on a Patching Strategy
- 兵工学报 2026年47卷第9期页码：260112
- 作者机构：
  
  1.苏州科技大学机械工程学院，江苏苏州 215009
  2.国防科技大学系统工程学院，长沙湖南 410073
  3.陆军兵种大学，江苏南京 211132
  4.北京理工大学机械与车辆学院，北京 100081
- 作者简介：
  
  邮箱：13952025810@139.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金青年学生基础研究项目(725B2045)
- DOI：10.12382/bgxb.2026.0112
  中图分类号： E917
- 收稿：2026-01-30，
  
  修回：2026-08-29，
  
  录用：2026-05-14，
  
  网络首发：2026-09-07，
  
  纸质出版：2026-09-30
- 稿件说明：
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丁伟,徐任杰,张威等.基于补网策略的杀伤网局部快速重构方法[J].兵工学报,2026,47(09):260112.

DING Wei,XU Renjie,ZHANG Wei,et al.A Local Rapid Reconfiguration Method of Kill-web Based on a Patching Strategy[J].ACTA ARMAMENTARII,2026,47(09):260112.
丁伟,徐任杰,张威等.基于补网策略的杀伤网局部快速重构方法[J].兵工学报,2026,47(09):260112. DOI： 10.12382/bgxb.2026.0112.

DING Wei,XU Renjie,ZHANG Wei,et al.A Local Rapid Reconfiguration Method of Kill-web Based on a Patching Strategy[J].ACTA ARMAMENTARII,2026,47(09):260112. DOI： 10.12382/bgxb.2026.0112.

摘要

为应对杀伤网在遭受局部打击后需快速恢复作战能力的迫切需求，受蜘蛛网破损后局部修补行为的启发，提出一种基于补网策略的杀伤网局部快速重构方法。与传统推倒重来的全局重构思路不同，精准界定修复区将重构范围严格限定于受损局部；在此基础上，构建考虑任务恢复效益、资源消耗与完成延时的多目标优化模型，并设计一种转换矩阵引导的改进型非支配排序遗传算法Ⅲ（Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅲ guided by Transformation Matrix，TM-INSGA-Ⅲ），在有限解空间中高效搜索高质量近似重构方案集，同时充分继承原网络健康部分的结构与任务信息。理论分析与案例验证表明：所提方法通过显著缩减搜索空间，得以大幅提高重构速度；同时，在相同计算预算与局部损毁场景下，由于最大程度保留原有的任务分配结构，重构后网络在整体综合性能上表现更优，为提升动态战场环境下杀伤网的韧性与自愈能力提供了有效技术途径。

Abstract

To meet the urgent need for kill-web to rapidly restore its combat capability after suffering localized damage， this paper proposes a local rapid reconfiguration method of kill-web based on a patching strategy， which is inspired by the localized repair behavior of spider web. Departing from the traditional “start-from-scratch” global reconfiguration approach， the proposed method strictly confines the reconfiguration scope to the damaged local area by precisely defining a patch zone. Based on this， a multi-objective optimization model considering task recovery， resource consumption and completion delay is developed. To efficiently search for high-quality approximate reconfiguration solution sets within the constrained solution space， an improved non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ （TM-INSGA-Ⅲ）， guided by a transformation matrix， is employed to make full use of the structural and task data from the intact portions of the network. Theoretical analysis and case validation demonstrate that the proposed method significantly reduces the search space and greatly improves the reconfiguration speed. Meanwhile， the reconfigured network performs better in overall comprehensive performance due to the maximum retention of the original task allocation structure under the same calculation budget and local damage scenario， providing an effective technical pathway for enhancing the resilience and self-healing capabilities of kill-web in dynamic battlefield environments.

关键词

Keywords

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