DOI QR코드

DOI QR Code

Modeling and Simulation of Optimal Path Considering Battlefield-situation in the War-game Simulation

워게임 시뮬레이션에서 전장상황을 고려한 최적경로 모델링 및 시뮬레이션

  • 이성용 (인하대학교 정보공학과) ;
  • 장성호 (인하대학교 정보공학과) ;
  • 이종식 (인하대학교 정보공학과)
  • Received : 2010.04.08
  • Accepted : 2010.09.14
  • Published : 2010.09.30

Abstract

War-games using C4I systems have been used to improve the command ability of commanders and the fighting power of combat forces. During a war-game simulation, a commander makes a plan for the movement of a combat force and issues orders to the combat force according to the plan. If it is possible to minimize damages from the artillery of enemy forces and take the advantage position where is effective for attack/defense, we can hold a dominant position of the battlefield. Therefore, this papers proposes a genetic algorithm-based optimal path searching method. The proposed method creates an optimal path of a combat force by taking into consideration dangerous conditions of the battlefield in which the combat force is. This paper also shows the process of creating an optimal path by using a discrete event specification modeling and simulation method.

C4I체계를 활용한 워게임은 부대의 전투력과 지휘관의 지휘판단능력을 향상시키고 있다. 워게임 시뮬레이션 과정에서 부대의 기동을 위해 부대 이동계획을 수립하고 있으며, 지휘관이 이동 계획에 따라 작전명령을 하달한다. 만약 워게임 훈련에서 대항군의 포병공격으로부터 아군의 피해를 최소화하고, 대항군에 대한 공격과 방어에 유리한 지역을 우선적으로 점령하면 전장에서 우위를 이끌어 갈 수 있다. 본 논문에서는 전장지역에서 발생하는 상황을 고려하여 소부대가 안전하고 신속하게 이동할 수 있는 최적 경로를 유전자 알고리즘을 통해 생성하고, 유전자 알고리즘을 통해 소부대 최적 경로 생성 과정을 DEVS 모델링 및 시뮬레이션기법을 이용하여 확인하고자 한다.

Keywords

References

  1. 강환일, 이병희, 장우석, "입자 군집 최적화와 개선된 Dijkstra 알고리즘을 이용한 경로 계획 기법," 한국지능시스템학회, 18(2), pp. 212-215, 2008년 4월.
  2. 고원, 김진우, "C4ISR 효과 모의분석의 기반개념 고찰," 국방정책연구, 일반논문, 64, pp. 147-170, 2004년.
  3. 박양순, 2010년대 전구급 워게임 발전방향에 대한 연구, 대학과정논문, 해군대학, pp. 23-33, 2009년.
  4. 안창우, R.S. Ramakrishna, 강충구, "최단경로 라우팅을 위한 새로운 유전자 알고리즘," 한국통신학논문지, 27(12C), pp. 1215-1227, 2002년 12월.
  5. 장상철, "한국군 M&S 발전 방안," 국방정책연구, 특집논문, 52, pp. 11-15, 2001년.
  6. Bernard P. Zeigler, Herbert Praehofer, Tag Gon Kim, Theory of Modeling and Simulation: Integrating Discrete Event and Continuous Complex Dynamic Systems, Academic Press, pp. 76-96, 2000.
  7. D.E. Goldberg, A Note on Boltzmann Tournament Selection for Genetic Algorithm and Population-Oriented Simulated Annealing, Complex System, Vol. 4, Complex Systems Publications, Inc., pp. 445-460, 1990.
  8. J. H. Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, The University of Michigan Press, Michigan. pp. 75-95, 1975.
  9. L. j. Eshelman, R. A. Caruana, and J. D. Schaffer, Bases in the Crossover Landcape, Proc. 3rd Int. Conf. on Genetic Algorithm, J. Schaffer(Ed.), Mogan Kaufmann Publishers, LA, pp. 10-19, 1989.
  10. Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein, Introduction to Algorithms, Second Edition, MIT Press and McGraw-Hill, Section 16: Greedy algorithm, pp. 286-426, Section 24.3: Dijkstra's algorithm, pp. 595–601, 2001.
  11. TAN Guan-zheng, HE Huan, and Aaron Sloman, "Global optimal path planning for mobile robot based on improved. Dijkstra algorithm and ant system algorithm," J.Cent. South Univ. Technol. Vol. 13, No. 1, pp. 80-86, Feb 2006. https://doi.org/10.1007/s11771-006-0111-8