遗传算法在防空导弹火力优化分配中的应用

介绍了遗传算法的基本原理、算法设计并结合遗传算法主要解决了如何把目标分配给火力单元的问题,编写了相应的程序,并给出了一个基于遗传算法的火力优化分配方案。     

遗传算法及其在导弹火力分配上的应用

遗传算法是一种近年来新发展起来的优化算法,目前它已被广泛应用于解决许多实际问题,如函数优化、图像识别、机器学习、人工神经网络、人工生命、优化调度等许多领域。通过对一种遗传算法的研究,阐述其在导弹武器火力分配上的应用。首先设计和实现了一种遗传算法;然后描述了导弹火力分配优化问题,建立了其数学模型;最后运用遗传算法求解了该问题。     

火力对抗条件下防空导弹作战有效性分析

针对火力对抗条件下空中来袭目标对国土或岛屿进行轰炸的情况,通过分析作战双方兵力兵器的变化关系,建立了轰炸机——防空导弹对抗的确定型Lanchester方程,并以此方程为基础,导出随机类型的Lanchester方程。结合基于随机服务系统理论的作战有效性分析的排队论模型及方法,获得在来袭目标有火力对抗条件下防空武器的作战有效性分析方法。     

混编防空导弹火力群目标分配模型仿真

针对混合配置和部属不同类型的防空导弹武器构成全空域的防空系统中多目标的优化分配问题,介绍了混编防空导弹系统的关键要素和武器系统目标分配方法的现状,研究了防空自动化指挥系统中作战单元的的目标分配的原则、要素和约束条件,根据实际的防空导弹的数据处理特点,设计了一种实用可行的目标分配优化算法,并用VB进行了模型的作战仿真。     

防空导弹反TBM作战指挥中目标分配关键问题研究

依据防空反导作战理论和目标分配的要求,对防空导弹反TBM作战指挥中目标分配的关键问题进行了研究。分别对威胁排序方法、拦截可行性条件、目标分配原则和目标分配算法进行了分析,提出了一种反TBM作战指挥中目标分配问题的算法,最后讨论了目标分配的评价问题。通过实际应用表明此方法是切实可行的。     

基于改进遗传算法的空舰导弹火力分配方法

描述了空舰导弹火力分配问题,建立了火力分配优化模型。在此基础上,提出了一种采用十进制部分编码策略与动态调节交叉、变异概率相结合的改进遗传算法,将其用于火力分配优化模型的求解,通过仿真分析与算例比较,证明该算法在运算速度和寻优能力上比标准遗传算法和传统搜索算法强,可为制定空舰导弹作战指挥自动化决策提供参考。     

基于量子遗传算法的火力分配

在使用遗传算法求解多目标的防空火力问题中,遗传算法的参数选择直接影响分配结果好坏,且分配结果差异性大。针对这种问题,根据防空火力和空中目标的特点建立相应的数学模型,结合量子遗传算法来解决多目标火力分配难题。数据仿真结果表明,量子遗传算法在解决多目标火力分配问题中有较强的可行性和有效性,火力分配结果与遗传算法相比在最优解与稳定性上均有所提升。     

用遗传算法实现防空导弹体系的目标分配

根据目前防空作战的特点,对自动化指挥控制系统中的目标分配问题进行了分析,建立了针对不同种空袭敌情的目标分配模型,根据一例来袭空情,通过遗传算法对模型进行求解,得到了比较好的目标分配结果,从而为防空导弹武器系统的目标分配问题提供了一个可行的参考方法.     

基于遗传算法的弹炮混编防空群火力分配

近期局部战争中的防空作战经验表明:实施弹炮混编可以大大提高防空武器系统的作战效能,而如何实施有效的火力分配又是其中的一个重要环节.针对陆军弹炮混编防空群射击指挥中的火力分配问题,简要分析了防空导弹和高炮武器系统射击的不同特点,提出了弹炮混编防空群的火力分配方法,并建立了优化火力分配方案的数学模型.在此基础上,采用遗传算法对此模型求解.结果表明,遗传算法为弹炮混编防空群的火力优化分配问题提供了一条有效途径.     

防空导弹火力分配决策支持系统（DSS）分析

本文针对防空导弹火力分配决策支持系统(DSS)的建模作了四个方面的分析,指出一条研究和设计防空导弹火力分配DSS相对有效的途径。     

分布式遗传模拟退火算法的火力打击目标分配优化

根据火力打击规则,建立了多目标函数的目标分配模型,提出了分布式遗传模拟退火算法对模型进行求解。分布式遗传模拟退火算法基于经典遗传算法进行改进:将单目标串行搜索方式变成多目标分布式搜索方式,适用于多目标寻优问题求解;采用保留最优个体和轮盘赌相结合的方式进行个体选择,在交叉算子中引入模拟退火算法,使用自适应变异概率,较好地保持算法广度和深度搜索平衡。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和可靠性。     

改进遗传算法的导弹目标分配方法

针对遗传算法在解决导弹目标分配问题中的困难,将火力单位的目标分配问题变换为针对导弹的目标分配问题,之后应用遗传算法求解,求解后还原为火力单位的分配结果,并用实例验证了应用遗传算法的可行性.之后,引入"优势"基因对标准遗传算法进行改进,大量实例表明,改进后的算法提高约60%的搜索效率.     

“发射后不管”的舰空导弹目标分配模型

针对空袭手段的不断发展变化,基于对“发射后不管”的舰空导弹武器系统的制导原理分析,采用定性与定量相结合的方法探索目标分配问题。在分析传统的舰空导弹目标分配模型的基础上,分别建立了火力单元不饱和条件下目标分配模型和火力单元饱和条件下目标分配模型,算例分析表明,采用此种建模方法能够充分发挥“发射后不管”的舰空导弹武器系统具备连续抗击多目标能力的优点,为舰艇指挥员在防空反导作战中进行指挥决策提供一定的依据。     

多通道舰空导弹武器系统目标分配模型

目标分配是影响多通道舰空导弹武器系统多目标作战能力的关键环节。在分析多通道系统组成和作战的基础上,综合系统战技性能和战术使用运用特点,建立目标分配优化模型,并运用作战模拟方法进行了仿真,结果表明该模型可优化射击次序,增加目标分配数量,提高平均杀伤目标数,对于提高系统作战效能和指挥效率具有一定的参考价值。     

舰空导弹协同攻击目标分配方法研究

根据双舰编队反导队形的配置和舰空导弹的战术技术性能,提出了针对多批目标的实时火力分配决策方法,根据当前态势和火力单元特性对需分配的目标进行静态实时火力分配,系统不断循环直至目标分配完毕,最后用实例进行了分析,计算结果表明了该方法的有效性.     

基于云进化的遗传粒子滤波算法

针对粒子滤波器存在的粒子贫乏问题,提出了一种基于云模型改进的遗传重采样方法。选择操作采用相隔一定代数进行随机采样的方式,防止选择压力过大导致粒子贫化;利用Y云发生器实现变异操作,根据粒子的观测概率自适应控制搜索范围,在现有粒子的附近搜索精良粒子,在提高粒子有效性的同时增加了粒子的多样性。仿真结果表明：改进后的算法有效地解决了粒子的贫乏问题,提高了滤波性能。     

基于云模型的导弹信息作战指挥效能评估

针对导弹信息作战指挥效能评估中既包含定量指标,又包含定性指标,而对这些指标进行科学合理地统一评价尚存在很多困难的问题,运用云模型对其进行了研究。分析了导弹信息作战指挥能力的指标体系,介绍了云模型的相关理论,并给出了运用云模型进行效能评估的详细算法,利用云发生器得到了最终的评估结果。最后给出了一个评估实例,结果证明该方法有效可行,能很好地解决效能评估中定性语言到定量值之间的转化问题。     

基于二层遗传算法的导弹航路选优问题研究

在多批次多数量的反舰导弹从多个方向对敌舰艇进行饱和攻击的决策过程中,如何选择出最优的航路组合是提高反舰导弹作战效能的关键问题。在综合分析反舰导弹航路选优问题的基础上,建立了导弹航路选择的优化模型,并针对导弹航路选优问题,对基本遗传算法进行了改进,提出了二层遗传算法。仿真分析了多火力单元多目标导弹攻击的航路组合优化问题,得出了有效的导弹攻击航路。通过验证,说明了二层遗传算法在导弹航路规划中的有效性。     

基于改进遗传算法的反舰导弹航路规划模型研究

针对传统遗传算法在进行复杂的大范围优化问题时容易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提出采用基于混沌的遗传算法进行反舰导弹航路优化问题的求解。在遗传算法操作时加入混沌操作,扩大了搜索范围,提高了优化速度,有效地解决了解空间巨大带来遗传算法的上述局限性。