联合火力打击中目标分配问题优化模型及算法研究
发布时间：2021-05-10 10:26
现代战争中具备多维作战空间、多元作战力量参与的联合火力打击形式已成为常态,体系作战中如何合理组织作战力量、安排多种武器、分配不同作战目标,进而取得最大战果最小战损,最终达成战术目的一直是世界各国关注的问题。设计一套科学的策略进行战前筹划,辅助指挥员合理决策具有重要的理论和现实意义。本文就联合火力打击中武器目标分配问题进行了研究,主要解决的问题和创新点如下:（1）针对装备有限时如何合理分配武器目标使得单位打击成本上的收益最大化问题,本文设计了一个以单位打击成本毁伤收益最大化为目标的全局约束优化模型。采用一种双种群协同进化遗传算法求解该模型,算法中设计了基于最速下降法和目标驱动的两种交叉算子,提高了种群多样性;提出了邻域可行随机搜索的变异算子以及单目标轮盘赌和均匀分割最短距离的选择算子,确保了算法的搜索能力;最后对提出算法的收敛性进行了证明。（2）针对装备有限时如何合理分配武器目标使得火力打击的收益最大且打击成本最小问题,本文设计了一个以最大化毁伤效果和最小化打击成本为目标的多目标优化模型。基于混合Memetic算法框架,采用一种基于MOEA/D的双种群混合遗传算法。算法中设计了邻域近似与...
【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外的研究现状
1.2.1 建模优化方法
1.2.2 模型求解方法
1.2.3 主动知识挖掘
1.3 研究内容
1.4 组织和安排
第二章 遗传算法及目标优化问题
2.1 遗传算法
2.1.1 遗传算法的基本思想及特点
2.1.2 遗传算法的基本框架
2.1.3 遗传算法的改进方法
2.2 全局优化问题
2.2.1 全局优化问题的相关定义
2.2.2 全局优化问题的求解方法
2.3 多目标优化问题
2.3.1 多目标优化问题的相关定义
2.3.2 多目标优化问题解集的度量
2.3.3 基于分解的多目标进化算法
2.4 本章小结
第三章 武器目标分配问题的全局优化模型及算法
3.1 武器目标分配问题的全局优化模型
3.1.1 问题描述
3.1.2 问题建模
3.2 双种群协同进化遗传算法求解模型
3.2.1 算法流程图
3.2.2 编码
3.2.3 交叉算子
3.2.4 变异算子
3.2.5 适应度函数
3.2.6 选择算子
3.2.7 收敛性证明
3.2.8 复杂度分析
3.3 实验结果及分析
3.3.1 参数设置
3.3.2 仿真实验结果
3.3.3 实验结果分析
3.4 本章小结
第四章 武器目标分配问题的多目标优化模型及算法
4.1 武器目标分配问题的多目标优化模型
4.1.1 问题描述
4.1.2 问题建模
4.2 基于MOEA/D的双种群混合遗传算法求解模型
4.2.1 算法框架
4.2.2 编码
4.2.3 交叉算子
4.2.4 变异算子
4.2.5 局部搜索算子
4.2.6 适应度函数
4.2.7 选择算子
4.2.8 复杂度分析
4.3 实验结果及分析
4.3.1 参数设置
4.3.2 仿真实验结果
4.3.3 实验结果分析
4.4 本章小结
第五章 总结和展望
5.1 研究总结
5.2 工作展望
参考文献
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小生境蝙蝠算法的联合远程打击武器目标分配问题建模与求解[J]. 刘双双,许瑞明,潘俊杰. 装备学院学报. 2017(02)
[2]分布式遗传模拟退火算法的火力打击目标分配优化[J]. 吴坤鸿,詹世贤. 火力与指挥控制. 2016(03)
[3]装甲分队动态武器目标分配中蚁群算法终止控制[J]. 常天庆,陈军伟,郝娜,马殿哲. 系统工程与电子技术. 2015(02)
[4]常规导弹联合火力打击统一分配模型[J]. 金宏,余跃,张如飞. 火力与指挥控制. 2014(07)
[5]一种基于先期毁伤准则的防空火力优化分配[J]. 陈黎,王中许,武兆斌,汪渤. 航空学报. 2014(09)
[6]基于模拟退火遗传算法的编队对地攻击火力分配建模与优化[J]. 贺小亮,毕义明. 系统工程与电子技术. 2014(05)
[7]遗传模拟退火算法在多目标分配中的应用[J]. 狄海进,高璇. 指挥信息系统与技术. 2012(06)
[8]分布式协同拍卖算法的动态联合火力分配方法[J]. 黎子芬,李相民,陈金柱,代进进,孔繁峨. 火力与指挥控制. 2012(11)
[9]基于拍卖算法的多机协同火力分配[J]. 费爱国,张陆游,丁前军. 系统工程与电子技术. 2012(09)
[10]联合火力打击空军目标分配模型研究[J]. 冯社辉,石文蕊,陈思林. 军事运筹与系统工程. 2012(02)
博士论文
[1]基于随机时间影响网络的联合火力打击方案优化问题研究[D]. 朱延广.国防科学技术大学 2011
本文编号：3179204
【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外的研究现状
1.2.1 建模优化方法
1.2.2 模型求解方法
1.2.3 主动知识挖掘
1.3 研究内容
1.4 组织和安排
第二章 遗传算法及目标优化问题
2.1 遗传算法
2.1.1 遗传算法的基本思想及特点
2.1.2 遗传算法的基本框架
2.1.3 遗传算法的改进方法
2.2 全局优化问题
2.2.1 全局优化问题的相关定义
2.2.2 全局优化问题的求解方法
2.3 多目标优化问题
2.3.1 多目标优化问题的相关定义
2.3.2 多目标优化问题解集的度量
2.3.3 基于分解的多目标进化算法
2.4 本章小结
第三章 武器目标分配问题的全局优化模型及算法
3.1 武器目标分配问题的全局优化模型
3.1.1 问题描述
3.1.2 问题建模
3.2 双种群协同进化遗传算法求解模型
3.2.1 算法流程图
3.2.2 编码
3.2.3 交叉算子
3.2.4 变异算子
3.2.5 适应度函数
3.2.6 选择算子
3.2.7 收敛性证明
3.2.8 复杂度分析
3.3 实验结果及分析
3.3.1 参数设置
3.3.2 仿真实验结果
3.3.3 实验结果分析
3.4 本章小结
第四章 武器目标分配问题的多目标优化模型及算法
4.1 武器目标分配问题的多目标优化模型
4.1.1 问题描述
4.1.2 问题建模
4.2 基于MOEA/D的双种群混合遗传算法求解模型
4.2.1 算法框架
4.2.2 编码
4.2.3 交叉算子
4.2.4 变异算子
4.2.5 局部搜索算子
4.2.6 适应度函数
4.2.7 选择算子
4.2.8 复杂度分析
4.3 实验结果及分析
4.3.1 参数设置
4.3.2 仿真实验结果
4.3.3 实验结果分析
4.4 本章小结
第五章 总结和展望
5.1 研究总结
5.2 工作展望
参考文献
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小生境蝙蝠算法的联合远程打击武器目标分配问题建模与求解[J]. 刘双双,许瑞明,潘俊杰. 装备学院学报. 2017(02)
[2]分布式遗传模拟退火算法的火力打击目标分配优化[J]. 吴坤鸿,詹世贤. 火力与指挥控制. 2016(03)
[3]装甲分队动态武器目标分配中蚁群算法终止控制[J]. 常天庆,陈军伟,郝娜,马殿哲. 系统工程与电子技术. 2015(02)
[4]常规导弹联合火力打击统一分配模型[J]. 金宏,余跃,张如飞. 火力与指挥控制. 2014(07)
[5]一种基于先期毁伤准则的防空火力优化分配[J]. 陈黎,王中许,武兆斌,汪渤. 航空学报. 2014(09)
[6]基于模拟退火遗传算法的编队对地攻击火力分配建模与优化[J]. 贺小亮,毕义明. 系统工程与电子技术. 2014(05)
[7]遗传模拟退火算法在多目标分配中的应用[J]. 狄海进,高璇. 指挥信息系统与技术. 2012(06)
[8]分布式协同拍卖算法的动态联合火力分配方法[J]. 黎子芬,李相民,陈金柱,代进进,孔繁峨. 火力与指挥控制. 2012(11)
[9]基于拍卖算法的多机协同火力分配[J]. 费爱国,张陆游,丁前军. 系统工程与电子技术. 2012(09)
[10]联合火力打击空军目标分配模型研究[J]. 冯社辉,石文蕊,陈思林. 军事运筹与系统工程. 2012(02)
博士论文
[1]基于随机时间影响网络的联合火力打击方案优化问题研究[D]. 朱延广.国防科学技术大学 2011
本文编号：3179204
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/3179204.html
