贪心遗传算法及其在武器目标分配问题中的应用

针对遗传算法在解决武器目标分配问题时存在的缺点,提出了将贪心机制应用于遗传算法解决该问题的思路,即贪心遗传算法.在建立武器目标分配问题数学模型的基础上,探讨将贪心算法思想作为确定性选择原则指导遗传操作实施解空间搜索,分析了贪心遗传算法的编码、生成初始种群,贪心交叉、贪心变异等过程的原理和算法实现流程,应用贪心遗传算法进行了战斗实例计算.结果表明该方法是可行的,避免了遗传算法早熟收敛和封闭竞争的问题,计算量小、算法稳定.     

基于动态武器目标分配的建模

根据同一时间目标和火力单元的数量对比,对建制内的炮兵火力单元按不同的火力特点进行统筹协调,构建相应的动态武器目标分配模型。通过实例表明,该模型能够合理运用现有炮兵武器系统,科学地进行动态武器目标分配。     

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。     

基于混合量子算法的武器目标分配研究

目前,虽已出现许多针对火力对抗武器目标分配问题的新型算法设计,然而由于问题的NP-hard特性及算法依据不同环境的较强针对性,在大规模来袭目标情况下,对多属性武器的选择决策仍显低效。为了进一步降低火力对抗中武器损耗并提高目标打击力度,分析并建立了武器目标分配模型,并针对该模型设计了新型混合量子算法,使得NP-hard武器目标分配问题的求解更高效。     

武器-目标分配问题综述

介绍武器-目标分配问题的应用背景、基本概念、基本模型、数学性质及该问题的现状及进展。目前WTA问题的研究内容主要集中在模型和算法上。模型研究以静态模型研究为主,动态模型研究在近几年有所发展;算法研究主要以智能算法研究为主,尚未出现其它新式算法。并指出目前WTA问题研究存在的不足及进一步的发展方向。     

基于改进遗传算法的导弹火力分配研究

针对传统的火力分配方法效率低、通用性差、且容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于改进遗传算法的导弹火力分配方案。通过对多兵种合同作战中导弹火力分配问题的分析,引入"广义价值"作为参数构建了数学模型,利用改进的遗传算法进行求解,并通过仿真验证了模型和算法的有效性。仿真结果证明:该方案是有效的,可为合同作战中导弹的火力分配提供参考依据。     

武器-目标分配的模糊多目标规划

将决策者的主观意识同数学模型相结合,把作战中的武器-目标优化分配问题归结为多目标规划,运用模糊多目标参数规划求出具有一定满意度的最优化方案.其先将问题归纳为一般规划模型,然后给出模糊多目标规划以及含参数情况下的满意解,最后通过验证模型的有效性和可靠性判断该方案的优越度.     

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。     

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...     

动态规划与遗传算法在导弹武器火力分配中的应用

运用最优控制中的动态,针对不同情况建立了导弹武器火力分配模型,给出了计算实例和结果分析。此外,针对大规模火力分配问题,提出了一种的遗传算法。     

基于模糊数的导弹发射阵地选址方案评价

导弹发射阵地的选址是一项重大决策问题,也是一个复杂的系统工程.对导弹发射阵地选址方案进行综合评价可为实际决策提供依据.由于影响因素的复杂性和模糊性,通过充分考虑各种影响因素,采用基于模糊数的模糊综合评价法和专家评判法相结合对方案进行量化处理.实例表明这种方法简单、实用,能较好地解决该类决策问题.     

空空导弹攻击机动目标的三维最优制导律研究

在三维空间导弹与目标的运动学关系模型的基础上,将二维平面中空空导弹攻击机动目标的最优制导律推广至实际的三维空间。考虑到目标做大机动运动的情况,在制导指令中加入与目标加速度成比例的修正项,并采用遗传算法对该制导指令中的比例因子进行优化。最后通过数字仿真,并和传统的追踪导引和比例导引相比较,表明该最优制导律所需机动过载小,追击目标所需时间短,并且能够精确有效地摧毁大机动目标。     

基于M-AV-GA的反舰导弹航路决策研究

针对反舰导弹航路决策优化问题,建立了决策模型,提出了M-AV-GA算法求解决策问题.该方法将多层染色体编码与自适应先锋算法相结合,解决了单层个体表达空间的范围窄及运算效率的问题.仿真试验证明了该方法的可行性和有效性.     

反坦克导弹建模与仿真研究

以Simulink仿真软件为平台, 采用模块化、结构化和图形化的建模技术搭建起反坦克导弹的弹道模型.仿真结果验证了模型的合理性.     

某型反坦克导弹控制系统原位检测的平行光管设计

某型反坦克导弹控制系统原位检测需要平行光管模拟导弹弹标,根据原位检测的总体要求,设计了用于模拟导弹弹标的平行光管光学系统,并对成像质量进行了验证。     

某型导弹阵地配置及火力分配研究

从提高某型导弹对目标的射击效果的角度。阐述了合理阵地配置及火力分配的意义。即合理的阵地配置及火力分配既可以提高对坦克的毁伤概率，又可以避免导弹制导系统间的相互干扰，实现集中优势兵力和火力的原则．通过某型导弹视场交叉判据数学模型，实现了交叉火力射击条件下视场重合长度的数学解析运算，为合理的阵地配置提供了科学理论依据．     

基于遗传算法的反舰巡航导弹协同航迹规划

针对反舰巡航导弹的协同作战问题,结合遗传算法思想,提出了一种协同航迹规划方法.简述了反舰巡航导弹航迹规划的特点,在此基础上构建了航迹规划模型,规划模型巧妙地把时间协同和方向协同问题转化为航迹代价指标,便于遗传算法求解.仿真结果表明,该方法快速有效,很好地解决了反舰巡航导弹的离线协同航迹规划问题.     

基于混沌遗传算法的测试选择优化问题研究

针对测试选择优化这一NP难解问题,文中利用改进的遗传算法对其进行优化.算法以遗传算法为主流程,利用混沌现象不重复遍历的特点优化生成初始种群,然后对每次迭代中的个体以一定的概率进行混沌优化.最后,以超外差接受器为例,对算法的有效性进行了验证.事实证明,该算法能够较快地搜索到优化问题的最优解,验证了混沌遗传算法对测试选择优化问题的有效性.     

基于最大毁伤能力的岸导突击群阵地优化研究

针对机动岸导突击群对海突击需要选择合适的阵地进行优化部署的问题,建立岸导突击群阵地部署优化模型。采取以最大化毁伤概率为目标函数,以岸舰导弹火力覆盖区域等为约束条件,运用遗传算法解算得出阵地部署的优化方案。通过仿真验证,结果表明：该方法可节省岸舰导弹航程,增强打击的突然性,提高命中概率,并给出岸舰导弹的射向,为指挥员决策提供参考。     

基于改进型多群体遗传算法的地地导弹火力分配

根据地地导弹武器系统特点建立了火力分配模型,并运用改进型多群体遗传算法进行了求解计算.实例的计算结果表明该算法能较快地收敛到最优解,且更加节约计算机资源.