改进蛙跳算法求解武器目标分配问题

针对武器目标分配问题,提出一种改进蛙跳算法来求解空间受限的武器目标分配。首先,基于武器目标分配原则建立多约束条件下武器目标分配模型,并将多目标优化问题转化为单目标优化问题;其次,采用基于非支配等级和拥挤度因子的精英选择策略改进初始种群的多样性和均匀度,提升算法最优解的质量;最后,通过合理的想定背景进行仿真计算,结果表明：该方法可有效平衡搜索时间和全局最优解质量,可作为编队防空作战时武器目标分配的一个不错选择,通过与SFLA算法和遗传算法进行比对分析,表明该算法相对SFLA算法求解的最优解质量高,相对遗传算法搜索效率高。     

基于多目标鲸鱼优化算法的动态武器目标分配

针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。     

一种基于Taguchi方法的混合NSGA-Ⅱ算法

提出一种基于Taguchi方法的混合NSGA-Ⅱ算法,即用Taguchi方法来改造NSGA-Ⅱ算法的交叉操作和变异操作,目的是提升NSGA-Ⅱ算法的优化能力.针对多目标优化测试问题的实验表明该方法能够显著提高NSGA-Ⅱ算法的优化效果,而且该方法不改变NSGA-Ⅱ的算法框架,易于实现.     

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

针对联合远程打击作战筹划中武器目标分配问题,使用数学建模与仿真分析相结合的方法,研究了联合远程精确打击武器目标分配基本原则,构建了武器目标分配问题的多目标优化数学模型;对目标函数和约束条件进行处理,将该模型转化为单目标优化问题;提出了一种结合小生境淘汰思想的改进蝙蝠算法,用来求解武器目标分配的近似最优解。实验分析表明:该算法能够有效改善蝙蝠算法的收敛特性,适用于联合远程打击作战武器目标分配问题的求解。     

一种基于蚁群算法的准动态防空武器分配算法

武器目标分配问题是一个典型的限制组合优化问题,旨在得到在整个防御阶段中针对目标函数的最优武器分配方案。分配算法主要分为静态和动态两大类。针对传统静态分配模型中存在的几点问题,提出了基于时间窗的准动态武器目标分配算法,该算法综合考虑拦截概率、拦截时间和武器耗费多个优化指标,并将该算法推广至多类防空武器的优化分配中。通过大量实验验证,该算法在性能、时间复杂度等方面均有较大优势,并且能较好地适应战场态势的变化,及时调整分配方案,具有很好的实用性。     

基于改进NSGA-II算法的多目标无人机路径规划

路径规划是无人机自主智能飞行的关键技术之一。以路径长度和受威胁程度为优化指标,提出无人机路径规划的多目标优化模型。为找出一组分布多样化的最优路径,提出改进的NSGA-Ⅱ算法,该方法在经典智能多目标优化算法NSGA-Ⅱ的基础上,引入增加、删除算子使规划的路径能避开威胁区、引入最大拐弯角约束缓解变异操作导致的航路突变、引入混合目标空间和决策空间信息的新型拥挤距离算子提高路径的多样性。仿真实验表明,对比NSGA-Ⅱ和传统的GA算法,改进的NSGA-Ⅱ算法能够有效找到一组收敛性好且分布多样化的路径。     

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。     

改进合同网协议在防空武器目标分配中的应用北大核心

针对现代防空作战呈现出的协同性和动态性,引入多智能体系统的概念,对武器目标分配问题进行描述,建立了基于改进合同网的武器目标分配体系结构。在此基础上对传统合同网的招投标策略、中标策略及签约策略进行设计改进,提出了一种基于改进合同网的防空武器目标分配策略。最后以防空作战想定为例,通过仿真实验对基于合同网和改进合同网的武器目标分配策略进行了比较分析。实验结果表明,后者更具合理性和有效性。     

基于多目标优化的任务计划建模及方法

针对任务计划在进行多目标优化时采用进化算法求解效率较低的问题,设计了一种结合分组策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法,可以快速有效地得到合理的分组结果。基于分组结果,调整NSGA-Ⅱ算法的步骤,灵活地进行种群初始化,使最终分配结果各优化的目标有了明显的改善,提高了算法的效率。通过实验分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

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。     

基于蚁群算法的目标优化分配

在众多影响目标威胁度的因素中选取几个具有代表性的,组成目标威胁度指标体系,运用模糊优选理论,得出目标威胁度.将所得出的目标威胁度、火力单元杀伤概率以及约束条件作为综合指标,结合蚁群算法,得出基于蚁群算法的目标优化分配模型,并进行仿真实验.实验结果表明,该算法收敛速率快, 能够较好地反映各因素对目标分配的影响,为指挥员的决策提供帮助.     

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。     

一种武器-目标分配模型及求解算法

武器-目标分配是拟制作战计划的一项重要内容,是合理运用现有武器系统,充分发挥其作战效能的关键.依据火力分配的基本要素,针对多种武器对多个目标的分配问题,运用一种基于模糊优选技术的多目标混合优化理论,建立了武器-目标最佳分配模型,然后用遗传算法来求解,并在计算机条件下对求解的效果进行了检验.     

基于改进TOPSIS法和蚁群算法的反TBM目标群目标分配研究

基于改进的TOPSIS法和蚁群算法,以弹道导弹目标群为研究对象,研究了反导指控系统对目标群的目标分配问题。首先通过改进的TOPSIS法确定TBM目标群威胁排序并基于拦截排序准则确定拦截排序;其次使作战效能最大化,基于蚁群算法确定目标的最优分配方案;最后通过仿真实例验证了在考虑目标威胁值排序前提下采用此算法,可使目标群分配方案更加科学有效和符合反导作战实际。     

基于改进TOPSIS法和蚁群算法的反TBM 目标群目标分配研究*

基于改进的TOPSIS法和蚁群算法,以弹道导弹目标群为研究对象,研究了反导指控系统对目标群的目标分配问题。首先通过改进的TOPSIS法确定TBM目标群威胁排序并基于拦截排序准则确定拦截排序;其次使作战效能最大化,基于蚁群算法确定目标的最优分配方案;最后通过仿真实例验证了在考虑目标威胁值排序前提下采用此算法,可使目标群分配方案更加科学有效和符合反导作战实际。     

基于神经网络的防空武器目标智能分配方法

为满足现代防空作战高动态环境对武器目标实时智能分配的迫切需求,提出了一种基于神经网络的防空武器目标智能分配方法.首先综合考虑武器数量及拦截能力等要素,以毁伤效能最大为优化目标,建立武器目标分配问题优化模型;在此基础上,构建基于神经网络的武器目标智能分配框架,基于分配方案数据集训练武器分配决策神经网络,并通过神经网络预测...     

机载制导武器的武器-目标分配算法研究

机载制导武器的武器-目标分配算法是智能航空指控系统的一个基础研究问题。本文在建立了武器-目标分配的基本概念和对算法要求的基础上,提出了两种武器-目标分配算法;基于决策论的武器-目标分配算法和基于导弹截获区的武器-目标分配算法,并对基于导弹截获区的武器-目标分配算法进行了仿真实验。结果表明,此算法具有高透明性、有限消除最大威肋、杀伤概率最大、充分利用机载武器等特点。     

基于NSGA-Ⅱ算法的轨道转移优化方法研究

在普适变量法求解Lambert转移问题基础上,提出基于NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ)算法的轨道转移时间-能量优化问题解决方法:通过修改非优超排序方法和采用空间扩张策略对NSGA-Ⅱ算法进行了改进,运用约束支配的概念解决了约束条件下Pareto最优集分层困难的问题。仿真实验表明:改进的NSGA-Ⅱ算法能有效求解轨道转移时间-能量优化问题,且比原算法提高了Pareto前沿散布性能。     

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。     

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.