动态WTA问题的混沌人工鱼群算法

针对不同作战平台上多个武器单元对一批目标进行射击时的武器目标分配问题,建立了该问题的数学模型。采用混沌人工鱼群算法对动态条件下的武器目标分配问题进行求解,并设计一个实例进行仿真实验。仿真结果表明,在时间约束条件下该算法较遗传算法更具优越性,验证了混沌人工鱼群算法用于动态武器目标分配的有效性。     

一种通用型舰载防空硬武器火力优化算法?

针对当前武器优化分配算法缺少通用性，难以兼顾效率和时间的问题，提出了一种通用型舰载防空硬武器火力优化算法。该算法首先提取各舰载武器能够攻击的目标集合，然后对各武器的目标集合逐一进行时间分配，并计算对目标的毁伤概率，最终完成所有武器的分配。计算表明，该算法具有很好的通用性和实时性，可适用于较大规模舰载防空硬武器的火力优化分配问题。     

基于改进NSGA-III算法的动态武器协同火力分配方法

针对防御场景下的动态武器协同火力分配问题,将其转化为多目标约束组合优化问题,在考虑资源约束、可行性约束的前提下,以我方损失最小、消耗资源最小为原则,对敌方目标造成最大的伤害.基于此,在NSGA-III算法的基础上提出基于A-NSGA-GKM算法的动态武器协同火力分配方法,通过遗传K均值聚类算法对初始参考点进行自动分组聚类,用聚类中心代替原参考点,引入基于惩罚的边界相交聚合函数代替原垂直距离,进一步提升原始算法的收敛性能,引入自适应机制保证优秀的解结构.最后,通过实验仿真表明所提优化算法具有较高的收敛性,该方法能够有效地解决动态武器协同火力分配优化问题.     

分布式协同拍卖算法的动态联合火力分配方法

动态联合火力分配问题是一类实时性很强的优化问题。以多机编队协同攻击地面机动目标为背景,建立了联合考虑武器、传感器和目标的火力分配问题的数学模型。根据分布式协同拍卖算法的基本原理,考虑不同目标的火力分配截止时间不同,设计了基于分布协同拍卖的动态目标分配算法。所提出的算法主要有以下两个优点:根据不同目标的火力分配截止时间不同,在算法运行的不同阶段给出相应目标的分配方案能有效地提高算法解的质量;根据分配原则,能将具有不同火力分配截止期的目标分配给同一组攻击机——传感器组,能更充分地发挥编队中作战能力较强的攻击机与传感器的优势,从而发挥编队的最大攻击能力。最后,通过仿真,对算法在以上两方面的优点进行了验证。     

模糊优化理论的武器-目标分配模型及求解算法

武器-目标分配问题是一个典型的NP完全问题,随着武器和目标数量的增多,以及分配结果评价标准多样性的存在,传统的优化求解算法如隐枚举法、割平面法、分支定界法等很难进行有效地求解。介绍一种基于模糊优选技术的多目标混合优化理论,运用该理论建立了多个指标下的最佳武器-目标分配模型,并将蚁群算法应用于对模型的求解,为解决复杂的武器-目标分配问题提供了一种有效方法。     

改进的人工蜂群算法求解武器目标分配问题

为了提高武器目标分配问题求解的效率与性能,提出一种求解武器目标分配问题的改进人工蜂群算法。针对武器目标分配问题模型的离散性特点,设计了解的编码方案,保证种群个体编码满足约束条件;通过控制种群编码熵的大小保证了初始化种群的离散性,加强了种群前期搜索的多样性;引领蜂采用同时保留最优蜜源与次优蜜源的方式,增大了种群局部寻优能力。仿真结果表明,在求解武器目标分配问题时,改进蜂群算法与传统优化算法相比收敛速度更快,求解精度更高,具有很好的应用价值。     

有无组织的WTA与射击效率分析

武器目标分配WTA(Weapon-Target Assignment)问题一直是军事运筹学和管理科学研究的难题之一.以水面舰艇编队对空防御问题为背景.通过解析和仿真的方法研究静态和动态条件下有组织与无组织的武器目标分配问题,并对射击效率进行比较.结果表明:在静态WTA中,无论按"期望值"还是"概率值"作为射击效率的评判标准,有组织目标分配比无组织目标分配要好,而在动态目标分配中,考虑双方的策略,无组织目标分配并不次于有组织目标分配.     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码，将动态量子旋转门引入到粒子群算法中，采用自适应变异，提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中，获得了最优的分配方案。仿真研究表明，该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

武器-目标分配问题研究

介绍武器-目标分配问题的基本概念、模型和数学性质。目前,武器-目标分配问题的研究主要为模型研究和算法研究,模型研究分静态WTA和动态WTA研究,算法研究主要是以智能算法为主。梳理WTA的研究现状,分析其存在的不足并指出进一步发展方向。     

基于改进鲸鱼优化算法的武器目标分配

针对鲸鱼优化算法寻优搜索精度低、易早熟问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法,并将其用于对多约束的武器目标分配模型的求解.在鲸鱼寻找猎物阶段,通过引入差分进化算法的变异策略改善鲸鱼位置更新方式,提高算法全局寻优能力;引入自适应变量调整鲸鱼位置更新过程,平衡算法的全局探索和局部寻优能力,并在迭代过程中筛选并保留优秀个体;通过仿真结果表明,改进算法与其他算法相比,提高了武器目标分配收益和分配速度.     

贪心遗传算法解决一般武器-目标分配问题

一般武器-目标分配问题,是使武器发挥最大效能而使目标遭受最大毁伤的最优化问题.遗传算法广泛用于解决最优化问题.提出一种具有贪心优化机制的局部搜索方法,以提高遗传算法的搜索效率,从而迅速找到全局最优解.应用于炮兵武器-目标分配问题的仿真试验结果表明,此算法比现有的其他搜寻算法具有更好的求解效率.     

基于NSGA-Ⅱ的WTA多目标优化(英文)

将多目标遗传算法NSGA-(改进的非支配排序遗传算法)应用于求解武器-目标分配(WTA)问题。首先,针对以往在建立防空型WTA问题的优化模型上的片面性,把WTA问题看做多目标优化问题,建立了综合考虑作战效能和防御效能的WTA双目标优化模型。然后在此基础上,研究和应用了NSGA-来求解WTA问题。最后由仿真算例验证了NSGA-在WTA问题中的应用可行性,表明了NSGA-可以快速地搜索到WTA多目标优化的Pareto最优解集,从而为求解WTA问题提供了一条有效途径。     

武器-目标分配问题的贪心模拟退火算法

针对已有算法解决WTA问题时存在的缺点,提出将贪心机制应用于模拟退火算法解决该问题的思路,即贪心模拟退火算法;通过合理设置模拟退火算法中冷却进度表的各项参数,提高最优解的质量和求解效率。通过在计算机上仿真运行多个战例取得了良好的分配效果,结果表明该算法运算速度较快,结果精度较高,可为作战指挥自动化决策提供科学、有效的支持。     

创造性思维粒子群优化的武器目标分配

现代战争特点为防空作战中武器目标分配(WTA)问题的求解效率和质量提出了新的需求和挑战.建立了WTA问题模型,并选择粒子群优化算法(PSO)求解模型.针对PSO算法在求解WTA模型中出现的早熟收敛特性,从认知心理学角度进行分析,将创造性思维(CT)引入PSO的速度更新公式中,提出了一种基于创造性思维的PSO算法CTPSO.针对WTA模型的离散性特点,设计了编码与解码策略,及位置和速度矢量的离散化运算规则.实验证明了CTPSO算法在WTA问题求解质量和求解效率方面的优越性.     

火力分配多目标优化的IBACO算法

应用蚁群优化算法(Ant Colony Optimization)求解多目标优化问题已经引起广泛关注,多目标火力分配问题的目标是求出一个合适的武器目标分配方案,使满足决策需要。建立了多目标火力分配的数学模型,提出一种基于指标的蚁群优化算法Indicator-Based Ant Colony Optimization),给出了算法的具体步骤。IBACO的核心思想是利用二元性能指标来引导人工蚂蚁进行搜索,由于该算法中的信息素是根据指标的值来更新的,通过奖励信息素可以强化最优解。仿真实验证明了该算法的有效性,在解决火力分配问题上,所提算法和蚁群优化算法相比具有较好的收敛性。     

求解面向进攻的武器-目标分配问题的蚁群算法

面向进攻的武器-目标分配问题是军事运筹学研究中的重要课题,旨在制定合理的打击策略以最大程度摧毁敌方目标。采用一种融合局部搜索和信息素控制的蚁群算法,兼顾控制解的局部收敛速度和全局收敛质量。在解的构造过程中直接处理约束条件,提高生成解的可行性,并大大缩小了搜索空间,提高了算法效率。通过采用多种算法对不同规模的武器-目标分配问题进行实验,结果表明改进的蚁群算法在收敛速度和求解质量上表现优异。     

基于效费比的武器目标分配

有效武器目标分配(WTA)是防空阵地的核心。分析了目标毁伤收益、武器损伤关键战术指标因素,提出基于效费比的WTA评价标准,建立了针对多目标的WTA模型,并研究了用遗传算法求解模型的方法。该遗传算法通过设计一种武器目标分配的染色体编码,利用最优保存策略选择运算、均匀交叉运算、非均匀变异运算来求解。仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

武器-目标分配(WTA)问题研究进展

对武器-目标分配(WTA)问题的研究现状与进展进行了总结与述评.介绍了WTA问题的概念、基本模型、数学性质以及WTA问题研究的基本内容.目前WTA问题的研究内容主要集中在模型研究与算法研究两个方面.模型研究以静态模型的研究为主,但动态模型的研究还不够深入;算法研究则主要采用智能算法对WTA问题进行求解.目前基本上已经解决了小规模的静态WTA问题,但尚未有效解决大规模的动态WTA问题.