对地攻击型无人机作战效能多核RVM评估模型

为了更充分地发挥对地攻击型无人机的作战潜力,提出了一种基于萤火虫优化算法(FOA)与相关向量机(RVM)的无人机作战效能评估模型.首先,根据无人机特点和战场需求,从数理统计角度建立了对地攻击型无人机作战效能评估指标体系;然后,针对单一核函数的不足,采用多项式核函数和高斯核函数为RVM构造了混合核函数;最后,基于所构建的评估指标体系,采用FOA算法优化多核RVM的相关参数,构建对地攻击型无人机作战效能评估模型.仿真分析表明,该模型取得了较高的评估精度,在各项评价指标上均优于单一的高斯核或多项式核的RVM模型,从而证实其有效性和可行性.     

改进人工免疫算法的多机协同空战目标分配方法

针对多机协同空战目标分配问题,在我方综合优势函数建模的基础上,提出了一种改进人工免疫算法。首先采用随机生成法和人工构造法创建2个初始种群,保证了初始种群的多样性;然后采用2种不同的选择、交叉、变异操作进行进化;接着采用设计的新移民算子进行种群间信息交换,进一步增加种群多样性,提高搜索效率。最后设计实验将改进人工免疫算法与3种类型的人工免疫算法进行了对比。仿真结果表明:改进人工免疫算法能够有效改善早熟收敛问题,提高搜索效率,获得最优分配方案,适用于多机协同空战目标分配问题,满足实际作战需求。