The previous studies approach the field artillery fire scheduling problem as deterministic and do not explicitly include information on the potential scenario changes. Unfortunately, the effort used to optimize fire sequences and reduce the total time of engagement is often inefficient as the collected military intelligence changes. Instead of modeling the fire sequencing problem as deterministic model, we consider a stochastic artillery fire scheduling model and devise a solution methodology to integrate possible enemy attack scenarios in the evaluation of artillery fire sequences. The goal is to use that information to find robust solutions that withstand disruptions in a better way, Such an approach is important because we can proactively consider the effects of certain unique scheduling decisions. By identifying more robust schedules, cascading delay effects will be minimized. In this paper we describe our stochastic model for the field artillery fire sequencing problem and offer revised robust stochastic model which considers worst scenario first. The robust stochastic model makes the solution more stable than the general two-stage stochastic model and also reduces the computational cost dramatically. We present computational results demonstrating the effectiveness of our proposed method by EVPI, VSS, and Variances.
We focus on the Real time Fire Scheduling Problem (RFSP), the problem of determining the sequence of targets to be fired at, for the objective of minimizing threatening probability to achieve tactical goals. In this paper, we assume that there are m available weapons to fire at n targets (> m) and the weapons are already allocated to targets. One weapon or multiple weapons can fire at one target and these fire operations should start simultaneously while the finish time of them may be different. We suggest mathematical modeling for RFSP and several heuristic algorithms. Computational experiments are performed on randomly generated test problems and results show that the suggested algorithms outperform the firing method which is generally adopted in the field artillery.
We focus on the weapon target assignment and fire scheduling problem (WTAFSP) with the objective of minimizing the makespan, i.e., the latest completion time of a given set of firing operations. In this study, we assume that there are m available weapons to fire at n targets (> m). The artillery attack operation consists of two steps of sequential procedure : assignment of weapons to the targets; and scheduling firing operations against the targets that are assigned to each weapon. This problem is a combination of weapon target assignment problem (WTAP) and fire scheduling problem (FSP). To solve this problem, we define the problem with a mixed integer programming model. Then, we develop exact algorithms based on a dynamic programming technique. Also, we suggest how to find lower bounds and upper bounds to a given problem. To evaluate the performance of developed exact algorithms, computational experiments are performed on randomly generated problems. From the results, we can see suggested exact algorithm solves problems of a medium size within a reasonable amount of computation time. Also, the results show that the computation time required for suggested exact algorithm can be seen to increase rapidly as the problem size grows. We report the result with analysis and give directions for future research for this study. This study is meaningful in that it suggests an exact algorithm for a more realistic problem than existing researches. Also, this study can provide a basis for developing algorithms that can solve larger size problems.
We focus on the fire scheduling problem (FSP), the problem of determining the sequence of targets to be fired at, for the objective of minimizing makespan to achieve tactical goals. In this paper, we assume that there are m available weapons to fire at n targets (> m) and the weapons are already allocated to targets. One weapon or multiple weapons can fire at one target and these fire operations should start simultaneously while the finish time of them may be different. We develop several dominance properties and a lower bound for the problem, and suggest a branch and bound algorithm implementing them. Also, In addition, heuristic algorithms that can be used for obtaining an initial upper bound in the B&B algorithm and for obtaining good solutions in a short time were developed. Computational experiments are performed on randomly generated test problems and results show that the suggested algorithm solves problems of a medium size in a reasonable amount of computation time. The proposed lower bound, the dominance properties, and the heuristics for upper bound are tested in B&B respectively, and the result showed that lower bound is effective to fathoming nodes and the dominance properties and heuristics also worked well. Also, it is showed that the CPU time required by this algorithm increases rapidly as the problem size increases. Therefore, the suggested B&B algorithm would be limited to solve large size problems. However, the employed heuristic algorithms can be effectively used in the B&B algorithm and can give good solutions for large problems within a few seconds.
This paper focuses on scheduling problems arising in the military. In planned artillery attack operations, a large number of threatening enemy targets should be destroyed to minimize fatal loss to the friendly forces. We consider a situation in which the number of available weapons is smaller than the number of targets. Therefore it is required to develop a new sequencing algorithm for the unplanned artillery attack operation. The objective is to minimize the total loss to the friendly forces from the targets, which is expressed as a function of the fire power potential, after artillery attack operations are finished. We develop an algorithm considering the fire power potential and the time required to destroy the targets. The algorithms suggested in this paper can be used in real artillery attack operations if they are modified slightly to cope with the practical situations.
Various methods that crash the project completion time have been studied. Line-of-Balance (LOB) is well accepted as a useful method that enables steady resource utilization without frequent hire-and-fire of resources for a project having repetitive units. Existing studies involved in LOB-CPM focuses on thesis such as resource leveling and optimization in construction scheduling community. However, crashing methods are not arrived at a full maturity in LOB scheduling, because no one handles steady resource utilization while keeping activity-relationships. This paper proposes a method that crashes project completion time by hybridizing concurrent engineering and LOB scheduling without using additional resources.
A fire sequencing problem is considered. Fire sequencing problem is a kind of scheduling problem that seeks to minimize the overall time span under a result of weapontarget allocation problem. The assigned weapons should impact a target simultaneously and a weapon cannot transfer the firing against another target before all planned rounds are consumed. The computational complexity of the fire sequencing problem is strongly NPcomplete even if the number of weapons is two, so it is difficult to get the optimal solution in a reasonable time by the mathematical programming approach. Therefore, a genetic algorithm is adopted as a solution method, in which the representation of the solution, crossover and mutation strategies are applied on a specific condition. Computational results using randomly generated data are presented. We compared the solutions given by CPLEX and the genetic algorithm. Above $7(weapon){\times}15(target)$ size problems, CPLEX could not solve the problem even if we take enough time to solve the problem since the required memory size increases dramatically as the number of nodes expands. On the other hand, genetic algorithm approach solves all experimental problems very quickly and gives good solution quality.
In this note, we introduce the Fire Sequencing Problem, which arises in military operations. Given m weapons, n fixed targets nad required duration of firing of the weapons on the targets, we want to determine the start time of firing on each target so that makespan is miniized while satisfying various operational constraints. We show that the decision problem of the Fire Sequencing problem is strongly NP-complete and remains strongly NP-complete even if the number of weapons is two. We also briefly discuss the results with respect to the complexities of several well-known scheduling models.
장차전은 첨단화된 무기체계와 최근의 전쟁양상을 고려해 볼 때 화력전의 성공여부가 전쟁의 결정적인 영향을 초래하게 될 것이다. 하지만 현재 한국군 포병전력은 수적으로 북한군에 비해 열세이며, 이를 극복하기 위한 방법으로 신속/정확한 사격으로 적에게 치명적인 피해를 줄 것이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 다수 표적을 수리적 모델을 이용하여 사격순서를 정하여 사격종료시간을 최소화함으로써 작전 운영의 융통성을 부여해 줄 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 야전포병부대에서 화력계획 작성시 고려할 수 있는 지휘관의 의도, 일부 포병부대의 예상되는 사격제한(진지변환, 사거리 한계),우선순위 표적(핵심, 고가치), 화력계획의 차후 변경 등 각종 실질적 상황을 고려하여 최대한 빠른 시간에 사격을 마칠 수 있도록 하였다. 이와 같은 사격순서 결정문제를 혼합정수 계획모형(MIP: Mixed Integer Programming)으로 구성하였고 분석 수단으로 ILOG OPL을 이용하여 최적해를 구하였다. 본 연구에서 제시한 모형을 야전포병부대에서 활용한다면, 작전운용간 좀더 효과적이고 신속한 사격이 되어 전투력 향상에 기여할 수 있을 것이다.
과거의 레이다는 임무 특성에 맞게 사격통제레이다, 탐지레이다, 추적레이다, 영상획득 레이다 등으로 구분되어 운영해왔다. 하지만 다기능 레이다는 표적 탐지, 추적, 피아식별, 재머 탐지 및 대응 등 단일 시스템 안에서 다양한 임무를 수행한다. 때문에 한정된 자원으로 다기능 레이다를 운용하기 위한 효율적인 자원관리는 필수적이다. 특히 탐지된 표적의 추적을 위한 표적 위협도와 이를 바탕으로 추적주기를 선정하는 방법은 중요한 이슈다. 위협표적을 집중으로 추적하다보면 다른 영역에서 탐지된 표적을 효율적으로 관리할 수 없고 탐지에 집중을 하면 추적성능이 저하될 수 있다. 때문에 효과적인 스케줄링이 필수적이다. 본 논문에서는 다기능 레이다 스케줄링 방안인 TaP(Time and Priority)알고리즘과 이를 구성하기 위한 소프트웨어적 설계 방법에 대해 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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