改进分解进化算法求解动态火力分配多目标优化模型

战前制定合理的火力分配（WTA）方案,可以优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。其一,建立了面向多型武器协同进攻作战的动态火力分配（DWTA）多目标优化模型,由多个阶段静态模型构成,各阶段静态模型参数需根据战场态势实时获取;其二,重点研究阶段静态模型求解算法。针对模型特点,设计了一种满足资源约束的编码方式,融合禁忌搜索和拥挤距离策略,提出了一种改进分解进化算法。对比实验验证了算法的可行性、快速性和有效性。     

基于文化基因算法求解动态武器目标分配

针对动态武器目标分配(dynamic weapon target assignment,DWTA)问题,提出一种基于进化算法和局部 搜索算法的文化基因算法(memetic algorithm,MA)。以最大化目标毁伤为目标,建立考虑能力约束、策略约束、资 源约束、拦截可行性约束条件下的DWTA 模型;引入虚拟排列进行编码以满足拦截可行性要求,设计将排列转化为 实际分配方案的构造方法,给出算法运行过程中对随机事件的处理方法。通过与遗传算法(genetic algorithm,GA)、 MA-GLS(memetic algorithm global local search)求解不同测试实例的对比仿真,结果表明,MA 算法具有寻优速度快、 优化能力强、稳定性好的优点。     

基于NSGA-Ⅲ算法的集群目标来袭火力分配建模与优化

火力分配建模与优化作为集群目标来袭防御任务规划的关键环节,对提高防御效果、保证任务完成质量具有重要意义。针对集群目标来袭防御策略呈现出由传统点对点饱和攻击向合理火力覆盖转变的基本趋势,建立以攻击效益最大、自身剩余价值最大、武器消耗最小为目标函数,以毁伤门限、武器资源总数和0-1整数约束为约束条件的集群目标火力分配模型;提出基于非支配排序遗传算法-Ⅲ（NSGA-Ⅲ）的集群目标来袭火力分配优化框架,给出具体的优化流程;面向想定的作战任务进行仿真实现,并通过收敛性指标和间距指标对NSGA-Ⅲ算法与第2代强度Pareto进化算法、NSGA-Ⅱ算法的性能进行对比分析。结果表明,NSGA-Ⅲ算法各项性能更优,能够更有效地解决集群目标来袭火力分配建模与优化问题。     

基于拍卖算法的动态防空武器目标分配

为解决网络化防空作战中“制导平台-武器-目标”三者的优化匹配问题,提出一种基于拍卖算法的武器目标分配(weapon-target assignment,WTA)问题求解方法。建立多约束条件下的动态武器目标优化分配模型,将动态作战过程离散化为静态分配问题处理。实例验证结果表明,该方法具备有效性、快速性。     

区域防空拦截可行性与火力分配算法研究

针对区域防空的特点,研究了粒子群算法在火力分配中的应用。从分配控制条件、弹目相对距离和飞行时间等角度,阐述了火力单元对目标的拦截可行性判断逻辑。根据火力单元拦截可行性约束,构建了粒子编码方法,从本质上缩小了分配问题的解空间; 设计了增强群体多样性的种群进化更新策略,提高了求解效率。仿真实例表明,该方法具有较强的全局寻优能力和收敛速度,能够有效求解区域防空火力分配问题。     

基于离散映射的量子粒子群优化算法求解WTA问题

针对武器目标分配(WTA)问题及其特点,提出一种基于离散映射的量子粒子群优化算法。通过武器系统对目标攻击过程中得到的毁伤收益建立了目标分配模型,提出一种基于离散映射的编码调整方式,将连续型粒子位置矢量投影至离散空间上,避免产生不满足模型约束条件的非法解,从而提高粒子利用率。通过仿真对比验证,论文算法具有较高的收敛速度与稳定性,表明该方法能有效求解WTA问题。     

面向异构履带车辆的统一运动规划方法

为在统一算法框架下解决异构履带车辆的运动规划问题,提出一种基于运动基元离线生成与在线扩展选择的运动规划方法,所研究的异构履带车辆是指搭载3种不同转向机构的履带车辆.运动基元的优化生成以轨迹平滑度为目标,通过综合考虑异构履带车辆的差异化行为约束、平台运动学模型约束、平滑过渡约束等,生成满足异构履带车辆运动规划需求的基元库...     

面向对地打击武器-目标分配问题的遗传算法变量取值控制技术

对地打击目标与武器类型复杂多样,其武器-目标分配问题难度较大,研究不足,而合理的武器-目标分配方案,可优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。为此,构建相应数学模型,并针对采用遗传算法进行解算时收敛速度慢,甚至无法得出可行解等问题,设计了一种变量取值控制方法。该方法通过约束和控制初始种群个体中变量的取值范围来缩小搜索空间,提高搜索效率;通过改进变异策略扩大变量取值范围,确保解的质量。仿真结果表明,改进的遗传算法能有效地解决大规模对地打击武器-目标分配问题,且性能较优。     

末段反导目标分配问题研究

末段反导目标分配是末段反导辅助决策的核心环节之一,是随机事件驱动、多约束、动态循环分配的过程。在分析末段反导目标分配流程的基础上,分析了末段反导目标分配研究难点,并归纳了国外目标分配的研究现状。     

基于多智能体和合同网的巡航导弹自主任务分配

针对巡航导弹编队自主任务分配问题,将单个巡航导弹武器视为一个Agent智能体,多巡航导弹构成多Agent系统(Multi-Agent System,MAS),建立了MAS任务分配目标函数及相关约束模型,鉴于任务分配的分布式特点,引入合同网协商方法,建立了基于合同网(Contract Net Protocol,CNP)的自主任务分配模型。通过仿真验证了模型的正确性,计算结果表明合同网可以有效解决巡航导弹编队自主任务分配问题,并达到整体分配效果最优。     

基于计算智能方法的无人机任务指派约束优化模型研究

无人机(UAV)指派问题是一种具有多约束条件的复杂任务分配问题。随着问题规模和约束数量的增加，其复杂性加剧，尤其是对于目前常用的，基于线性规划类的方法而言，存在着维数爆炸和优化求解困难加剧的问题。提出了一种通用的UAV任务指派模型，将UAV指派问题转化为多约束条件下的优化问题。该模型通过构造可行解的方法，不但有效地减小了搜索空间，提高了搜索效率，而且适用于各种计算智能类的优化方法。通过4种典型的计算智能优化方法，即粒子群优化方法、遗传算法、差分进化算法和克隆选择算法的数值分析，结果表明该模型具有更好的适应性和可扩展性，与计算智能优化方法相结合，能有效地求解复杂UAV任务指派问题。     

基于超视距精确打击弹药的实时火力分配方案研究

以超视距精确打击导弹为例,通过对目标和火力的综合分析,运用Munkre算法实时解决火力与目标的分配问题,为超视距精确打击弹药实时火力分配提供了依据或参考;同时本文还完成了从侦察、情报处理、火力分配、火力打击到效能评估的演示验证系统,该系统中成功运用了实时火力分配方案。     

基于模式搜索的导弹目标分配方法研究

提出了基于模式搜索的导弹目标分配问题的求解方法.该问题是一个带约束的非线性整数规划问题,采用传统模式搜索求解可能产生非整数解以及陷入局部最优.通过设置模式搜索的终止条件和引入变异操作,克服了上述问题.实践表明,该算法运算速度快,效率高,鲁棒性好,可用于导弹目标分配的决策模型.     

基于整数域改进粒子群优化算法的多平台武器目标分配

武器一目标分配( WTA)问题是军事运筹学中经典的NP完全问题,其模型为非线性整数规划模型,包含多种约束条件,求解复杂、收敛速度慢,采用改进粒子群优化( PSO)算法求解WTA问题.在建立WTA最优化分配模型的基础上,提出了一种针对多约束WTA问题的粒子编码方案及模型的适应度函数,解决了粒子的整数域初始化问题.采用粒子...     

改进遗传算法的多机超视距协同空战目标分配方法

针对多机超视距协同空战中的目标分配问题,依据协同空战攻击决策的度量指标,构建交战优势矩阵,建立整体优势函数;在此基础上,考虑目标分配整体均衡策略,引入目标分配密集度和目标分配均匀度两个指标用于目标均衡和任务均衡分配,改进整体优势函数,从而合理利用作战资源;考虑传统遗传算法解算速率不高的缺点,提出了一种改进的遗传算法,该方法能快速寻优满足实时性要求.     

一种资源约束下的AUV编队系统动态任务规划方法

动态任务规划是协调复杂环境、自主水下航行器（AUV）有限资源以及动态任务之间耦合,提高编队协同能力的关键技术。针对资源约束下的AUV编队系统动态任务规划问题,提出了一种基于不公平度的资源均衡方法,兼顾资源均衡和效能最大2个目标,建立了基于合同网的多约束多目标任务规划数学模型,基于着色Petri网实现了系统的形式化建模/仿真/验证一体化。仿真结果表明,该方法能够有效地解决以效能最大为目标的资源选择原则导致的优者负载过重和以平均执行任务数为核心的负载平衡算法带来的任务等待时间延长问题,提高了系统的效能。