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摘要：本发明涉及多域联合作战环境下的军事仿真最优路径识别方法，其包括：基于GIS技术构建地理环境模型，所述地理环境模型包括对多域联合作战环境下的自然环境因素的模拟和对作战资源分布情况的模拟；分析所述自然环境因素和作战资源分布情况并识别影响路径的关键因素和危险源，并根据各个不同的危险源建立相应的危险源概率模型，关键因素包括距离代价，所述危险源包括地形障碍危险、敌方作战力量危险和天气因素危险；基于A*算法识别最优路径，其包括：根据所述关键因素和危险源概率模型，动态调整每个路径上的每个节点的启发函数的权重因子。本发明可实现多域联合作战情况下的作战路径的高效、安全、精准规划，提升军事仿真训练的实战化水平。
主权项：1.多域联合作战环境下的军事仿真最优路径识别方法，所述方法包括：基于GIS技术构建一个包含多域联合作战环境的地理环境模型，所述地理环境模型包括对多域联合作战环境下的自然环境因素的模拟和对作战资源分布情况的模拟；分析所述自然环境因素和作战资源分布情况并识别影响路径的关键因素和危险源，并根据各个不同的危险源建立相应的危险源概率模型，所述关键因素包括距离代价，所述危险源包括地形障碍危险、敌方作战力量危险和天气因素危险；基于A*算法识别最优路径，其包括：根据所述关键因素和危险源概率模型，动态调整每个路径上的每个节点的启发函数的权重因子，其中每个节点对应于地理环境模型中的地图栅格，所述启发函数值fn为：fn＝gn+w*hn+b其中：fn代表当前第n个节点的启发函数值；gn为从起点到当前第n个节点的实际代价数值；gn＝P1n*wp1n+P2n*wp2n+P3n*wp3n+DP1n为当前第n个节点的地形障碍危险，wp1n为当前第n个节点的地形障碍危险的权重；P2n为当前第n个节点的敌方作战力量危险，wp2n为当前第n个节点的敌方作战力量危险的权重；P3n为当前第n个节点的天气因素危险，wp3n为当前第n个节点的天气因素危险的权重；其中，wp1n+wp2n+wp3n＝1；D为起点到当前第n个节点的距离代价数值；W为从当前第n个节点到终点的预估代价数值的权重；hn为从当前第n个节点到终点的预估代价数值；b为偏移量。
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