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基于遗传算法的协同多目标攻击空战决策方法 总被引:7,自引:1,他引:6
多机协同多目标攻击是未来空对空作战的一种重要形式。首先建立了多机协同空战的自主优势矩阵 ,并依据多人冲突决策理论构造了空战的总体优化指标向量 ,然后针对其他优化算法的不足 ,提出用遗传算法优化该指标向量 ,实现多机协同多目标攻击空战决策 ,最后对 2∶ 2空战进行了仿真。仿真结果证明了上述思想的正确性。 相似文献
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超视距多目标攻击排序及火力分配建模与解算 总被引:17,自引:3,他引:14
针对未来超视距空战条件下的多目标攻击排序和制导武器火力分配问题,提出了一种用以评估超视距空战作战效能的综合优势指数法;当目标数多于攻击机数时,通过构造综合优势矩阵,将非平衡指派问题转化为平衡指派问题,并建立了多目标攻击排序的0-1规划模型,该模型可解决对多个目标同时攻击的排序问题;以2对8攻击排序为例,利用求解线性规划软件Lindo6.0进行解算。最后,建立了1对4攻击火力分配的非线性规划模型,并利用求解非线性规划软件Lingo5.0进行解算。计算结果验证了建模的合理性和运用Lindo、Lingo软件求解较大规模目标攻击排序和火力分配问题的实时性。 相似文献
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单机攻击多目标逻辑的遗传优化求解 总被引:1,自引:0,他引:1
攻击逻辑的优化决策对于机载多目标攻击武器系统具有重要意义。本文建立了单机多目标攻击逻辑的解算模型 ,提出了解算要求 ,给出了采用遗传算法求解多目标攻击逻辑的应用方案。在此基础上 ,采用该方案进行大量的试探性仿真研究 ,对仿真结果进行了分析 ,并选择了合适的遗传算法参数。文章最后阐述了用遗传算法求解多目标攻击逻辑问题的发展前景 相似文献
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为了提高智能协同空战攻击决策算法性能,将变异策略引入到DPSO(Discrete Particle Swarm Optimization)协同空战攻击决策算法中,提出了一种新的基于变异离散粒子群(Mutation Discrete Particle Swarm Optimization,MDPSO)的协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。采用对比实验方法,基于准确性、可靠性和快速性等关键性能指标,分析比较了基于MDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法,验证了基于MDPSO的协同空战攻击决策算法有着较好的综合性能。 相似文献
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为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型( LCPSO),提出了一种生命周期离散粒子群( LCDPSO)协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。 相似文献
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从联合作战的实际需求出发,根据作战理论以及攻击直升机编队作战指挥特点,将直升机和目标抽象为系统要素及其作用对象,运用系统科学、系统结构分析、作战运筹与系统工程等理论,论证了统一、自主、混合和平行等火力分配方式下空中攻击编队毁伤效果评估模型。通过实例仿真计算和结果对比分析,得到了基于不同火力分配方式的编队毁伤效果的变化特点与规律,以及一系列具有普遍意义的、潜在的、实用的编队火力分配要求与规则。 相似文献