مدل تركيبي مكان يابي سايت هاي راداري سطحي با ملاحظه پدافند عامل و غير‌عامل

A Combination Model for Surface Radar Sites Location Considering Active and Passive Defence

تحقيق حاضر تلاشي جهت ارايه يك مدل رياضي جديد و روش تركيبي براي حل آن به منظور مكان يابي سايت هاي راداري سطحي است. در اين تحقيق پس از بيان مفاهيم، هدف ها و روش هاي مكان يابي سايت هاي راداري، مدل رياضي مسيله يابي سايت‌هاي راداري سطحي ارايه مي-شود. سپس روشي دو مرحله اي براي حل اين مسيله پيشنهاد مي شود. در مرحله نخست، مولفه هاي معيار براي انتخاب محل استقرار سايت-هاي راداري بر مبناي اصول پدافند (غيرعامل و عامل) شناسايي، دسته بندي، امتيازدهي و اولويت‌بندي مي شوند و به سبب آن كه مسايل مكان يابي از نوع NP-hard هستند، در مرحله دوم از الگوريتم فرا ابتكاري شبيه سازي تبريد براي حل مدل رياضي جديد استفاده مي-شود. در روش حل مسيله، جمع امتيازات اكتسابي توسط هر يك از محل هاي پيشنهادي، تعيين كننده اولويت آن محل براي ورود به شبكه راداري است تا تمام حالت هاي ممكن آن توسط الگوريتم شبيه سازي تبريد بررسي شود. همچنين با داده‌هاي فرضي، مسيله مكان يابي سايت هاي راداري سطحي در منطقه خليج فارس با استفاده از روش تركيبي پيشنهادي حل مي‌شود.

In this research a mathematical model for surface radar sites’ location and a combination methodology for its resolution are presented. Hence after expressing the related conceptions, the goals and radar sites location method, mathematical model for radar sites location is expressed. Then a two-step method for solving this problem is offered. At the first step, the criteria parameters for selecting radar sites’ location based on passive and active defense are identified, classified, scored and prioritized. Since these kinds of problems are NP-hard, simulated annealing algorithm for solving this new mathematical model has been used. In this method the total score for each candidate location determines the position priority for radar network. So all of the possible states for the radar network are survived by stimulated annealing algorithm. Finally, a radar sites’ location problem in the Persian Gulf beaches using presented simulated annealing algorithm with hypothesis data has been resolved.