基于融合算法的空—地多目标攻击火力分配

发布时间：2021-03-04 20:37

　　空地多目标火力分配是机载空地多目标攻击系统的核心。分析了空地多目标火力分配问题的特点,提出了不同的最优评价标准,并根据其对应的目标函数建立了3种空地多目标火力分配模型。以自适应蚁群算法为基础,利用遗传算子进行交叉变异操作,结合粒子群算法的思想修改信息素更新规则,给出了融合算法求解空地多目标火力分配问题的步骤。通过仿真实验验证了融合算法的有效性。 

【文章来源】：电光与控制. 2019,26(11)北大核心

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

平均目标函数和最大目标函数Fig．1Averageobjectivefunctionandmaximum

?6，4，4，2，3，5，5，1，4)，表示分配方案为:武器W11打击目标T1;武器W1，W7打击目标T2;武器W3，W8打击目标T3;武器W5，W6，W12打击目标T4;武器W9，W10打击目标T5;武器W2，W4打击目标T6。此时达到最大的综合目标函数。利用融合算法计算运行30次来研究其稳定性，求得融合算法的最优解为596．9，最差解为571．9，平均解为587．3，融合算法的波动性如图2所示。．图1平均目标函数和最大目标函数Fig．1Averageobjectivefunctionandmaximumobjectivefunction图2融合算法的波动性Fig．2Thevolatilityofthefusionalgorithm5结束语空地多目标攻击火力分配是机载空地多目标攻击系统的核心。本文以最小武器价值损耗达到最大毁伤价值的原则为综合目标函数，建立了空地多目标火力分配数学模型，并提出了利用融合算法求解模型的方法，为寻求空地多目标火力分配最优方案探求了一条有效的解决途径。参考文献［1］张红，丁全心，刘启明．多目标攻击的目标分配［J］．电光与控制，2001，8(s1):66-69．［2］范洁，刘玉树，龚元明，等．基于混合蚁群算法的WTA问题求解［J］．计算机工程与应用，2005(10):59-61．［3］黄俊．武器－目标分配问题建模研究［D］．武汉:华中科技大学，2016．［4］于雷，任波，鲁艺．自适应蚁群算法的多机协同空战目标分配方法［J］．火力与指挥控制，2008，33(6):49-51．［5］柏继云．蚁群优化?

【参考文献】：
期刊论文
[1]自适应蚁群算法的多机协同空战目标分配方法[J]. 于雷,任波,鲁艺.  火力与指挥控制. 2008(06)
[2]基于混合蚁群算法的WTA问题求解[J]. 范洁,刘玉树,龚元明,陈云飞.  计算机工程与应用. 2005(10)
[3]多目标攻击的目标分配[J]. 张红,丁全心,刘启明.  电光与控制. 2001(S1)

博士论文
[1]蚁群优化算法及觅食行为模型研究[D]. 柏继云.哈尔滨工业大学 2013
[2]粒子群算法的基本理论及其改进研究[D]. 刘建华.中南大学 2009

硕士论文
[1]武器—目标分配问题建模研究[D]. 黄俊.华中科技大学 2016
[2]基于蚁群算法的武器—目标分配问题研究[D]. 崔莉莉.上海交通大学 2011



本文编号：3063877