基于非线性规划协同进化遗传算法的防空导弹火力优化分配研究

为了进一步提高防空导弹目标分配问题的求解效率和解算能力,建立了防空导弹目标火力分配模型,提出了一种非线性规划协同进化遗传算法(NLPCGA).该算法是综合非线性规划算法(NLPA)局部搜索能力强和协同进化算法(CA)求解质量高的优点,并利用遗传理论提高算法的求解效率.通过结合实例,仿真结果表明NLPCGA算法在求解防空目标火力分配问题上要优于单独两种智能算法,可以有效快速地找到最优火力分配方案,为防空作战指挥决策提供支持.     

要地防空协同射击打击效能辅助决策研究

在网络中心化的背景下,对弹炮混编防空群对目标的探测能力、可射击能力和毁伤能力进行了分析,研究了防空群的整体打击效能,重点分析了协同射击模式下的火力分配方案.通过实例研究可以看出,分析防空群的整体打击效能,可以选出最佳的火力分配方案,为指挥员配置防空武器起到了辅助决策的作用.     

基于D-NSGA-GKM算法的多阶段武器协同火力分配方法

陆战场防御作战场景中的多阶段武器协同火力分配问题是典型的约束组合优化问题,其目的是生成合理有效的火力分配方案.为了更接近实际作战情况,引入双方对抗过程,建立包含敌方作战单元战场剩余价值、作战资源消耗、作战单元战场价值损失的武器火力分配模型.针对多阶段武器协同火力分配问题,在非支配排序遗传算法III(non-domina...     

基于遗传算法的防空兵群(团)火力分配模型

防空兵火力分配决策是防空兵群团射击指挥的重要内容,火力分配的正确性和实时性关系到防空作战的成败,是防空兵指挥自动化系统追求的目标.在解决防空兵火力分配问题时,以往常采用整数规划的方法.但在实际应用中,传统方法存在着三个方面的不足.为此,该文将标准遗传算法运用于防空兵火力分配方案寻优中,建立了新的基于遗传算法的防空兵群团火力分配模型和计算流程,并给出了计算示例.计算结果表明,该方法较好地克服了传统方法的缺陷,具有良好的实用价值和应用前景.     

防空火力分配建模及优化方法研究

在综合考虑防空对抗双方作战价值的基础上，建立了一种用于防空作战多武器系统对抗多批目标的火力分配模型，在此基础上，提出了基于粒子群优化（PSO）算法以及粒子群与遗传算法相结合（PSO—GA）的火力优化分配方法．通过仿真，并与遗传算法（GA）进行了比较，验证了火力分配模型的可行性以及所提出优化方法的有效性和优越性.     

编队多平台防空武器优化分配建模与仿真

研究编队多平台防空武器优化分配算法,在协同作战区和单舰末端自防御区分别建立实时优化分配模型,解决了编队协同作战仿真时火力实时分配问题.仿真验证结果表明该算法能够满足武器协同控制的要求.     

基于遗传算法的联合火力WTA问题研究

研究联合火力优化分配问题.联合火力是多种作战力量参战条件下的多武器-多目标对抗.由于火力分配受到多种条件的限制,分配方案又决定作战效果,而武器-目标分配(Weapon Target Assignment,WTA)是多个装备同类型武器的作战单元联合抗击多个目标进行的分配方法.针对WTA问题求解规模大和精度高的特点,传统算法均不能满足速度和精度的要求,在基本遗传算法的基础上,采用精英选择和动态遗传算子的改进算法,避免了过早收敛.利用WTA的数学模型进行仿真.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于改进遗传算法的舰空导弹火力优化仿真

针对严峻的空中威胁,快速合理的进行火力分配,充分发挥舰空导弹作战效能,为了最大限度的保护水面舰艇安全。在分析现代水面舰艇编队防空作战过程的基础上,结合现代水面舰艇编队防空的基本原则,运用改进的遗传算法建立了水面舰艇舰空导弹火力优化配置模型。使算法通过合理可信的目标函数、十进制编码、控制初始种群个体距离、重复度防畸判断和统一优选产生子代策略,保证了产生个体的有效性,提高了搜索质量,加快了搜索速度。最后,通过两个实例进行了仿真实验和结果分析,结果证明：算法可以快速有效地进行舰空导弹的火力分配,可以解决复杂防空态势,搜索结果可信度高,实用性强。     

基于遗传蚁群算法的舰艇编队防空火力分配

提高舰艇编队的防空火力分配效率是海上防空中一件紧迫的任务.火力分配问题是NP难问题,经典的求解算法存在指数级的时间复杂度,启发性智能算法又易于陷入局部最优.提出一种基于拥挤替换思想的遗传蚁群算法用于解决水面舰艇编队防空火力分配问题,遗传算法阶段采用拥挤替换和时变性变异算子设计,以维持较好的种群多样性,蚁群算法阶段,由于有较好的初始信息素分布,在进一步求精解的时候能够避免陷入局部最优.仿真结果表明:新算法与其它算法相比,在优化性能和时间性能方面都有了较大的改善,并且分配问题规模越大,优势越明显,能较好地解决舰艇编队防空火力分配问题.     

基于Memetic算法的要地防空优化部署方法

火力单元优化部署问题是网络化防空火控系统的一个重要研究内容. 本文将要地防空优化部署作为组合优化问题, 优化目标为最大化部署方案对保护要地的防御贡献程度, 约束主要考虑了地理条件和火力资源. 利用网格离散化思想对防区进行划分, 对部署方案、火力覆盖能力、约束条件以及火力覆盖要求等条件进行了表征, 建立了问题的数学模型. 构造了一种基于Memetic算法的优化求解方法, 运用遗传算法和邻域搜索作为全局和局部搜索方法, 用解的构造方式和选择策略处理了约束条件,比较了局部搜索使用不同邻域时算法的运行效率. 最后通过实验验证了本方法的合理性和有效性.