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。     

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。     

求解武器目标分配问题的一个近似最优方法

文章研究在作战领域中应用非常广泛的武器目标分配(WTA)问题。这一问题研究如何将一类武器分配给打击目标,使得被打击目标总的损毁效果最大。WTA问题难以找到多项式时间解,目前不存在求最优解的精确算法。文章利用WTA模型中目标函数的特点,使用线性函数来替代原问题中的非线性目标函数,近而将非线性整数规划问题转化为线性整数规划问题。在CPLEX下的数值试验显示,在较短时间内,这一线性整数规划模型可以得到一个好的次优解。     

一类多目标模糊系数线性规划问题

讨论了一类所有系数均为模糊数的多目标线性规划问题 .通过对模糊数的比较 ,将模糊多目标线性规划模型转化为清晰的多目标模型 ,并应用一种基于线性隶属函数的模糊规划算法求其协调解 .最后给出了一个数值例子 .     

基于模糊规划方法的防空作战目标分配研究

首先以拦截目标期望和拦截目标数量为目标函数,充分考虑多种约束条件建立防空作战目标分配模型。其次将目标分配问题转化为求解模糊规划模型,针对传统目标分配求解算法的不足,采用差分进化算法以提高目标分配决策效率,并通过仿真算例进行验证与分析。研究对于加强防空作战C~4ISR系统的指挥控制能力具有一定理论意义。     

电子侦察装备的随机期望值分配模型与算法

针对电子战系统试验训练过程中存在随机性特征参数的问题,首先结合实际事例分别建立了电子侦察装备的单目标和多目标随机期望值分配模型;然后针对多目标随机期望值分配模型,给出了目标规划方法和遗传算法求解步骤;最后基于遗传算法,讨论了目标函数权系数的选择对求解结果的影响.仿真结果表明:所建立的随机期望值模型合理,算法可行.     

一种基于多目标优化的QoS路由交互式算法

为了满足通信网络中一些特定业务对于多个网络指标性能的同时要求 ,研究了一类基于多目标决策的QoS路由算法。通过选取带宽作为约束条件 ,把时延和丢失率作为优化目标 ,建立了QoS路由选择的多目标非线性整数规划模型 ,并给出了一种求解模型的交互式算法。该算法通过逐步调整目标函数的上界 ,压缩目标函数的搜索空间来满足决策者的要求和网络条件。实例计算结果表明了算法的可行性     

解坦克分队武器-目标分配问题的小生境遗传算法

为快速求解坦克分队武器-目标分配（Weapon-Target Assignment,WTA）模型,对基本遗传算法的关键步骤进行改进,设计了独特的基于火力单元排序的战术种群初始化策略,引入小生境共享函数和参数自适应机制,完成了基于小生境自适应改进遗传算法的设计与实现。最后进行了仿真试验,试验结果表现出了良好的收敛效果。     

基于单变量多目标规划的装甲车辆冷却系统智能化控制

根据新一代装甲车辆推进系统热部件散热特点及其冷却系统调控原理,提出了一种单变量多目标数学规划与模糊智能控制相结合的控制算法。该算法将冷却系统抽象为单变量多目标数学规划问题,采用加权的方法将多个目标函数转化为综合目标函数,输入到模糊智能控制器中进行冷却控制。仿真结果表明:该控制算法具有良好的控制效果,能够有效地解决新型推进系统热源多、目标温度范围广而可调参数单一的问题。     

潜艇概念设计阶段的多目标优化研究

研究了潜艇在概念设计阶段的多目标优化问题。基于多目标遗传算法(MOGA),把潜艇航速和排水量这两个概念设计阶段的重要属性作为目标函数,考虑了浮力平衡和水下稳性等约束条件,研究了潜艇主尺度确定的问题。计算了一个潜艇概念的数值算例,给出了多目标优化问题的Pareto前沿。文中给出的方法能够快速求解多目标优化解,为实际的潜艇设计提供参考。