基于改进NSGA-Ⅲ的多SGSW火力分配优化

发布时间：2021-04-25 01:47

　　在高维多目标优化中,基于参考点非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ,NSGA-Ⅲ）相比于其他多目标进化算法,具备较强的多样性保持能力,但收敛能力存在一定不足。因此引入遗传K均值（genetic K-means,GKM）聚类算法以提高NSGA-Ⅲ的收敛能力,提出基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的多天基对地打击武器（space-to-ground strike weapon,SGSW）火力分配优化方法。首先,建立以转移时间最短、落地点速度最大和落地点侵彻角最大为优化目标的SGSW转移轨道优化模型,为后续优化目标的计算打下基础;其次,建立基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的火力分配优化模型;最后,仿真结果表明,NSGA-Ⅲ-GKM算法相比于其他代表性多目标进化算法具备较好的多样性保持能力和收敛能力,总体性能较好,该方法能够更有效地解决多SGSW火力分配优化问题。 

【文章来源】：系统工程与电子技术. 2020,42(09)北大核心EICSCD

【文章页数】：8 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法[J]. 李飞,刘建昌,朱佳妮,李晨曦.  东北大学学报(自然科学版). 2018(03)
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硕士论文
[1]天基再入飞行器全程机动制导方法研究[D]. 唐军刚.哈尔滨工业大学 2012



本文编号：3158468