基于GA-AHP算法的多目标威胁评估

发布时间：2021-01-10 14:31

　　威胁评估是空战中不可或缺的一环。为了准确描述多目标威胁程度,首先,建立威胁指标模型,采用遗传算法和层次分析法相结合的GA-AHP算法,通过威胁判断矩阵建立一致性指标函数,将求解特征向量的问题转换成求解一致性比值的问题;其次,调整算法参数并与其他方法进行对比,根据一致性比值筛选出最优的特征向量;最后,根据指标威胁函数,以2v4的多目标空战环境为背景,计算敌机对我机的各个指标威胁值,并根据最优特征向量,得到多目标威胁排序。实验证明,GA-AHP算法能够产生更加优化的一致性指标值和特征向量,准确描述了多目标的威胁程度。 

【文章来源】：空军工程大学学报(自然科学版). 2019,20(05)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

GA算法原理图

GA-AHP算法以矩阵一致性比值为准则,通过建立优化函数,求解最优解,既能保证函数全局最优,即矩阵的一致性最好,又能找到精确的特征向量。具体的算法流程见图2。3.1 建立层次结构模型

按照GA-AHP算法步骤,针对5个威胁指标求解权重。根据3.1节,建立威胁评估模型,见图3。根据3.2,节为了较为准确地描述判断矩阵各要素之间的重要程度,专家组结合学术知识和自身经验,商讨评议,认为5个要素的重要程度由大到小依次为空战能力、距离、速度、角度、高度。建立威胁评估判断矩阵bij:

【参考文献】：
期刊论文
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[5]无人机协同空战中的目标威胁评估和目标分配算法[J]. 赵振宇,卢广山.  火力与指挥控制. 2011(12)
[6]基于灰色关联决策的空袭目标威胁评估模型研究[J]. 刘健.  战术导弹技术. 2010(06)
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硕士论文
[1]基于模糊综合评判的船舶碰撞危险度模型研究[D]. 章泽虎.大连海事大学 2012



本文编号：2968877