Mallinnus taistelun voittamiseksi -

Samankaltaiset tiedostot
Joonas Haapala Ohjaaja: DI Heikki Puustinen Valvoja: Prof. Kai Virtanen

Verkko-optimointiin perustuva torjuntatasan laskenta mellakkapoliisin resurssien kohdentamisessa (valmiin työn esittely) Paavo Kivistö

Harjoitus 4: Matlab - Optimization Toolbox

Optimoinnin sovellukset

Aircraft Maintenance Scheduling with Multi- Objective Simulation- Optimization

Luento 1: Optimointimallin muodostaminen; optimointitehtävien luokittelu

Seurantalaskimen simulointi- ja suorituskykymallien vertailu (valmiin työn esittely) Joona Karjalainen

Luento 6: Monitavoitteinen optimointi

Luento 1: Optimointimallin muodostaminen; optimointitehtävien luokittelu

Diplomi-insinööri- ja arkkitehtikoulutuksen yhteisvalinta 2017 Insinöörivalinnan matematiikan koe , Ratkaisut (Sarja A)

Luku 7. Verkkoalgoritmit. 7.1 Määritelmiä

Algoritmit 1. Luento 8 Ke Timo Männikkö

Suojarakenteiden vaikutus maalin selviytymiseen epäsuoran tulen tai täsmäaseen iskussa

Rajoitetun kantaman ja pitkän kantaman luotien kehitys ja stabiliteettitarkastelut (RaKa-Stab vaihe 2, )

TIES592 Monitavoiteoptimointi ja teollisten prosessien hallinta. Yliassistentti Jussi Hakanen syksy 2010

monitavoitteisissa päätöspuissa (Valmiin työn esittely) Mio Parmi Ohjaaja: Prof. Kai Virtanen Valvoja: Prof.

Vastakkainasettelullinen riskianalyysi asejärjestelmien vaikuttavuusarvioinnissa

Matemaattinen optimointi I -kurssin johdantoluento Prof. Marko M. Mäkelä Turun yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos

Monitavoitteiseen optimointiin soveltuvan evoluutioalgoritmin tarkastelu

Epäsymmetriset venäläiset asejärjestelmät

Duaalisuus kokonaislukuoptimoinnissa. Mat , Sovelletun matematiikan tutkijaseminaari, kevät 2008, Janne Karimäki

58131 Tietorakenteet ja algoritmit Uusinta- ja erilliskoe ratkaisuja (Jyrki Kivinen)

811312A Tietorakenteet ja algoritmit Kertausta jälkiosasta

A ja B pelaavat sarjan pelejä. Sarjan voittaja on se, joka ensin voittaa n peliä.

Malliratkaisut Demot

Lineaaristen monitavoiteoptimointitehtävien ratkaiseminen Bensonin algoritmilla

Simulation model to compare opportunistic maintenance policies

Aseiden leviämisen estäminen

1. (a) Seuraava algoritmi tutkii, onko jokin luku taulukossa monta kertaa:

Lentotiedustelutietoon perustuva tykistön tulenkäytön optimointi (valmiin työn esittely)

Malliratkaisut Demot

Kustannustehokkaat riskienhallintatoimenpiteet kuljetusverkostossa (Valmiin työn esittely)

Harjoitus 3 ( )

Monitavoiteoptimointi

TIES592 Monitavoiteoptimointi ja teollisten prosessien hallinta. Yliassistentti Jussi Hakanen syksy 2010

Kandidaatintyön esittely: Epätäydellisen preferenssi-informaation huomioon ottavien päätöksenteon tukimenetelmien vertailu

REITTI- JA SIJAINTIALLOKAATIO-ONGELMIEN RATKAISEMINEN GEOINFORMATIIKAN MENETELMIN: ESIMERKKEINÄ MAASTOINVENTOINTIREITIT JA SAIRAALAPALVELUT

Johdatus verkkoteoriaan 4. luento

Harjoitus 3 ( )

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan

MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 6: Ääriarvojen luokittelu. Lagrangen kertojat.

811312A Tietorakenteet ja algoritmit Kertausta jälkiosasta

Lentolaitteen tutkapoikkipinta-alasta riippuva lentoreitin uhkamalli

13 Lyhimmät painotetut polut

Algoritmit 1. Luento 13 Ma Timo Männikkö

14. Luennon sisältö. Kuljetustehtävä. Verkkoteoria ja optimointi. esimerkki. verkkoteorian optimointitehtäviä verkon virittävä puu lyhimmät polut

Luodin massajakauman optimointi

Harjoitus 1 ( )

TIES592 Monitavoiteoptimointi ja teollisten prosessien hallinta. Yliassistentti Jussi Hakanen syksy 2010

Algoritmit 1. Luento 13 Ti Timo Männikkö

Kaupunkimallit ja Mallintava kaavoitus. Vianova Systems Finland Oy Jarkko Sireeni

Suomen rautatieverkoston robustisuus

j n j a b a c a d b c c d m j b a c a d a c b d c c j

Algoritmit 2. Luento 2 Ke Timo Männikkö

Mat Työ 1: Optimaalinen lento riippuliitimellä

ENSIHOITOMALLINNUS. Malli laskee asemapaikkojen määrän ja sijainnin, ambulanssien määrän, palvelun peittoprosentin ja kustannukset

Pyöräilyn matka-aikojen ja reittivalintojen paikkatietopohjainen mallinnus pääkaupunkiseudulla

OPERAATIOANALYYSI ORMS.1020

TTY Porin laitoksen optimointipalvelut yrityksille

MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 2: Usean muuttujan funktiot

Graafit ja verkot. Joukko solmuja ja joukko järjestämättömiä solmupareja. eli haaroja. Joukko solmuja ja joukko järjestettyjä solmupareja eli kaaria

58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2013) Kurssikoe 2, , vastauksia

Operatioanalyysi 2011, Harjoitus 3, viikko 39

Bayesin pelit. Kalle Siukola. MS-E2142 Optimointiopin seminaari: Peliteoria ja tekoäly

Algoritmit 2. Luento 2 To Timo Männikkö

Liikkeet. Haarto & Karhunen.

Lentolaskuri kohti vastuullisempaa lentomatkailua. Tietoa laskurin toiminnasta (päivitys )

Logistiikkajärjestelmien mallintaminen - käytännön sovelluksia

TIES483 Epälineaarinen optimointi

Juuri 3 Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty

58131 Tietorakenteet ja algoritmit (kevät 2014) Uusinta- ja erilliskoe, , vastauksia

Simulointimalli lentokoneiden käytettävyyden hallintaan. Ville Mattila Systeemianalyysin laboratorio Teknillinen korkeakoulu

ÄÄNENVAIMENTIMIEN MALLINNUSPOHJAINEN MONITAVOITTEINEN MUODONOPTIMOINTI 1 JOHDANTO. Tuomas Airaksinen 1, Erkki Heikkola 2

Korkean resoluution ja suuren kuva-alueen SAR

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (CHEM) Luento 2: Usean muuttujan funktiot

Informaation leviäminen väkijoukossa matemaattinen mallinnus

LIITE ELITE Ti ohjelmistoversio 5.0

Silmukkaoptimoinnista

KJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka

Algoritmit 1. Luento 1 Ti Timo Männikkö

Epätäydellisen preferenssi-informaation huomioon ottavien päätöksenteon tukimenetelmien vertailu (aihe-esittely)

Algoritmit 2. Luento 7 Ti Timo Männikkö

Lineaaristen monitavoiteoptimointitehtävien

Mat Optimointiopin seminaari kevät Monitavoiteoptimointi. Tavoitteet

Malliratkaisut Demot

x + 1 πx + 2y = 6 2y = 6 x 1 2 πx y = x 1 4 πx Ikkunan pinta-ala on suorakulmion ja puoliympyrän pinta-alojen summa, eli

isomeerejä yhteensä yhdeksän kappaletta.

MS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 3: Vektorikentät

Parempaa äänenvaimennusta simuloinnilla ja optimoinnilla

Algoritmit 1. Luento 9 Ti Timo Männikkö

Luku 8. Mekaanisen energian säilyminen. Konservatiiviset ja eikonservatiiviset. Potentiaalienergia Voima ja potentiaalienergia.

Lineaarinen optimointi. Harjoitus 6-7, Olkoon A R m n, x, c R ja b R m. Osoita, että LP-tehtävän. c T x = min!

TIEA382 Lineaarinen ja diskreetti optimointi

TIES592 Monitavoiteoptimointi ja teollisten prosessien hallinta. Yliassistentti Jussi Hakanen syksy 2010

Dynaamiset regressiomallit

PARITUS KAKSIJAKOISESSA

Säkylän Pyhäjärven kalataloudellinen kannattavuus tulevaisuudessa

Online-oppiva ilmavalvontajärjestelmän suorituskykymalli

Testauksen tuki nopealle tuotekehitykselle. Antti Jääskeläinen Matti Vuori

Työasema- ja palvelinarkkitehtuurit IC Storage. Storage - trendit. 5 opintopistettä. Petri Nuutinen

Transkriptio:

Mallinnus taistelun voittamiseksi - Case ilmavoimat: Ilmasta-maahan -tehtävän suunnittelun tukeminen Kai Virtanen Systeemianalyysin laboratorio, Aalto Sotatekniikan laitos, MPKK kai.virtanen@aalto.fi

"JASSM-rynnäkköohjuksen onnistunut koeammunta Yhdysvalloissa" "Koeammunnat suoritettiin Yhdysvalloissa 5. Ja 9. maaliskuuta." " on osa ilmavoimien Hornetien kauaskantoista ilmasta maahan - täsmäaseistusta, joka integroitiin monitoimihävittäjiin osana vuosina 2010 16 toteutettua monitoimihävittäjien Mid-Life Upgrade 2 - elinkaaripäivitystä (MLU 2)." Lähde: Ilmavoimien tiedote 9.3.2018 http://ilmavoimat.fi/artikkeli/-/asset_publisher/jassm-rynnakkoohjuksen-onnistunut-koeammunta-yhdysvalloissa

Ilta-Sanomat 18.6.2015 https://www.is.fi/kotimaa/art- 2000000948080.html

Ilmasta-maahan (A/G) -tehtävä Omat tukikohdat Ilmatorjunta (IT) -uhka Hävittäjä (A/A) -uhka Maalipiste Lähi-ilmatorjunta (IT) -uhka Ilmasta-maahan (A/G) -aseen laukaisupisteet

Lentokoneen reittioptimointitehtävä Nopea ja polttoainetaloudellinen reitti tukikohdasta laukaisupisteelle ja takaisin A/A- ja IT-uhkaa välttäen Omat tukikohdat Ilmatorjunta (IT) -uhka Hävittäjä (A/A) -uhka Ilmasta-maahan (A/G) -aseen laukaisupisteet

Ratkaisuprosessi Optimointi-simulointi 1. Tehtävän määrittely MONITAVOITEOPTIMOINTI Hylkää 2. Uhkamallit 3. Kriteerien painotus Optimireitin määräminen 5.Reitin evaluointi 4. Optimireitti Kriteerikustannukset SIMULOINTI Hyväksy 6. Ohjuslaukaisujen simulaatio optimireitillä Osumat/ hudit 7.Reitin evaluointi Hylkää Hyväksy Vertailu optimointitulosten kustanuksiin 8. Lopullinen reitti

Optimointi: Monitavoitteinen lyhimmän polun tehtävä Tarkastelualueen kuvaaminen verkkona Verkon solmut lentokoneen mahdollisia reittipisteitä Verkon kaaret mahdollisia siirtymiä reittipisteiden välillä Vaihtoehtoiset tukikohdat & laukaisupisteet Optimointikriteerit - kaarien kustannukset Kuljettu matka Polttoaineenkulutus Kuljettu matka IT-uhkan vaikutuksen alla Kuljettu matka A/A-uhkan vaikutuksen alla Optimireitti Kaaren kustannus = Painotettu summa kriteerikohtaisista kustannuksista Minimoi kaarien kokonaiskustannuksen

Optimointiverkon rakenne Solmuvälit vaaka- ja pystytasossa sekä kaarien lukumäärä lentokoneen suorituskyvyn ja laskentatarkkuuden perusteella Lentokoneen suorituskyvyn huomioiminen Minimi- ja maksimilentokorkeus Nousu- ja laskukyky Kääntymiskyky Maastomalli Solmut Kaaret vaakataso Kaaret pystytaso

Polttoaineenkulutus Polttoaineenkulutuksen mallinnus perustuu kulutukseen vaakalennossa sekä perusmoottorin ja jälkipolton kulutuksiin maksimiarvoilla eri korkeuksissa Maksimi nousu- ja laskukulmat eri korkeuksilla Tyypillinen A/G-varustus Vakio nopeus (Machin luku) Optimointikriteeri: kulutus merimailia kohti www.aircrafenginedesign.com

IT-uhka: Tutka- ja ohjuskantamat IT-järjestelmän kyky vaikuttaa lentokoneeseen Havaintokyvyn konservatiivinen kuvaus: Tutkakantama r 0 r h h a h r 2 k 2 e R 2 Maa 2rk R r θ h e Maa sin k R e Maa h a h h a k e R MAA θ r 0 = tutka"säteen" korkeus maksimikantamalla = antennin korkeus = ilman taitekerroin = maapallon säde = tutkan katvekulma = alakantama = IT-lavetti Kinemaattisen kyvyn konservatiivinen kuvaus: Ohjuskantama r M h MAX h MIN r M h MAX h MIN = ohjuksen kantama = ohjuksen maksimi lentokorkeus = ohjuksen minimi lentokorkeus

IT-uhka: Suuntariippuvuus Ohjuksen kyky saavuttaa lentokone riippuu lentokoneen tilasta => Launch acceptability region (LAR) Tutkan havaintotodennäköisyys, i.e., kyky havaita lentokone riippuu lentokoneen tutkapoikkipinta-alasta ja maastokatveista Optimointikriteeri: Lennetty matka IT-uhkan LAR:ssa, havaintotodennäköisyys tai näiden yhdistelmä LAR

IT-uhka: Suuntariippuvuus

A/A-uhka Vastapuoli havaitsee A/G-tehtävää toteuttavan lentokoneen => Torjuntahävittäjät A/A-uhka: Torjuntahävittäjien kyky saavuttaa A/G-lentokone Vastapuolen ilmavalvonta => Reagointitasa Optimointikriteeri: lennetty matka alueella, jonka torjuntahävittäjät voivat saavuttaa ennen A/G-lentokonetta Reagointitasa Reagointitasan sivuprofiili korkeus Hyökkäyssuunta etäisyys

A/A-uhka: Aikariippuvuus

Monitavoitteisen lyhimmän polun tehtävän ratkaiseminen A*-algoritmi Verkon dynaaminen generointi Suuntariippuvat kustannukset (IT-uhka) Lentokoneen suorituskykyrajoitteet Aikariippuvat kustannukset (A/A-uhka) Monitavoitteinen optimointitehtävä muunnetaan yhden tavoitteen tehtäväksi kriteeripainoilla w i w i kuvaa optimointikriteerin i suhteellista tärkeyttä min w MATKA *Kuljettu matka + w POLTTOAINE *Polttoaineenkulutus + w IT *IT-uhka + w AA *A/A-uhka

Simulointi: IT-ohjusten aiheuttama uhka Ohjuksen lennon simulointi Ohjuksen kinemaattinen kyky saavuttaa optimireittiä lentävä lentokone Ohjusmalli Viiden vapausasteen liikeyhtälöt Ohjuksella täydellinen tieto lentokoneen tilasta Ohjuslaukaisu lyhyen aikavälin välein, kun lentokone on IT-järjestelmän tutkakantaman sisällä IT-järjestelmän tutkan havaintotodennäköisyys > Raja-arvo Optimireitin evaluointi Simulointi- ja optimointitulosten eroavaisuus => Optimoinnissa käytettävien uhkamallien päivitys

Esimerkki A/G-tehtävä Resurssit Tukikohdat (A/G) Lentokieltoalueet Kohteet Maalipisteet A/G-asejärjestelmät => Käyvät laukaisupisteet Vastustaja Tukikohdat (A/A) IT-järjestelmät Valvonta => Reagointitasa

Esimerkki Optimireitti Kustannukset Menoreitti Paluureitti Altistukset IT- ja A/A -uhkille Altistukset ITjärjestelmittäin ja A/Atukikohdittain Optimireitin laukaisupiste Alue, jolle A/A-uhka ehtii ennen lentokonetta

Esimerkki Ohjussimulaatio Ohimennyt IT-ohjus Animaatio Laukaisujen tiedot Osunut ITohjus Laukaisupiste

Ilmasta-maahan (A/G) -tehtävä Omat tukikohdat Ilmatorjunta (IT) -uhka Hävittäjä (A/A) -uhka Maalipiste Lähi-ilmatorjunta (IT) -uhka Ilmasta-maahan (A/G) -aseen laukaisupisteet

Ilmasta-maahan (A/G) -tehtävä Omat tukikohdat Ilmatorjunta (IT) -uhka Hävittäjä (A/A) -uhka Maalipiste Lähi-ilmatorjunta (IT) -uhka Ilmasta-maahan (A/G) -aseen laukaisupisteet

Ilmasta-maahan (A/G) -aseen reittioptimointitehtävä Lentokoneen reittioptimointi => Laukaisupisteiden järjestys lentokoneen selviytymisen kannalta A/G-aseen reitti heittoliikkeenä tai "optimoituna" laukaisupisteeltä maalipisteeseen Lähi-IT-uhka Kinemaattinen kyky Havaintokyky Sijaintitiedon epätarkkuus => Laukaisupisteiden paremmuusjärjestys A/G-aseen selviytymisen kannalta Maalipiste Lähi-ilmatorjunta (IT) -uhka Ilmasta-maahan (A/G) -aseen laukaisupisteet

Lähi-IT:n sijaintijakauma Tiedustelu/asiantuntijatieto alueella olevista asejärjestelmistä Tyypit ja lukumäärät Alueen maankäyttö ja kulkukelpoisuus Näkyvyys oletettuun hyökkäyssuuntaan Korkeusmalli ja puustonpituus => Mahdolliset ja todennäköiset asejärjestelmien sijainnit Maankäyttö Korkeusmalli Sijaintijakaumat + =

Lähi-IT:n havaintokyky ja kinemaattinen kyky Sijaintijakaumat Kyvyt mahdollisista sijainneista Odotusarvoiset kyvyt reitin pisteessä + = Odotusarvoiset kyvyt A/G-aseen retillä => => Laukaisupisteiden paremmuusjärjestys

Lentokoneen ja aseen reittien yhteistarkastelu 1/2 1) Maalipiste ja A/G-aseen tyyppi => Asejärjestelmän mahdollistamat laukaisupisteet X 2) Aseen reittioptimointi => Käyvät laukaisupisteet X Tarvittaessa aseen reittitarkastelu hyödyntäen lentokoneen reittioptimointimenettelyitä Maalipiste Lähi-ilmatorjunta (IT) -uhka Ilmasta-maahan (A/G) -aseen laukaisupisteet

Lentokoneen ja aseen reittien yhteistarkastelu 2/2 3) Lentokoneen reittioptimointi huomioiden käyvät laukaisupisteet Omat tukikohdat Tarvittaessa lentokoneen reittitarkastelu hyödyntäen aseen reittioptimointimenettelyitä Ilmatorjunta (IT) -uhka Hävittäjä (A/A) -uhka

Mallit taistelun voittamisen tuessa Tieteenala: Operaatiotutkimus / Operaatioanalyysi Minkä ongelman ratkaisemisen tukeen mallia käytetään? Oleellista! Yleiskäyttöisyyden harha mallinnuksessa Malleille tarvitaan keihäänkärkikäyttö - geneeriset" mallit eivät toimi Mallimonsterit hyödyttömiä Oletukset, rajaukset ja mittakaavat tehtävä läpinäkyviksi Määräytyvät mallin käyttötarpeesta keskeinen rooli! Tulosten ymmärrettävyys ja perusteltavuus Miten käytetty tietopohja on kerätty? Päätöstä ei voida siirtää mallille malli tukee päätöksentekoa "Essentially, all models are wrong, but some are useful" G. Bo

Diplomityöt: Heikki Puustinen "Military Aircraft Routing with Multi-Objective Network Optimization and Simulation" sal.aalto.fi/publications/pdf-files/tpuu13_public.pdf Riku Hyytiäinen "Evaluating Trajectories of Air-to-Ground Weapons using a Probability Map for Surface-to-Air Threats" sal.aalto.fi/publications/pdf-files/thyy17_public.pdf