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在作战中武器-目标分配(WTA)问题包含众多的变量,是典型的非确定性多项式完全问题。针对毁伤效能最大和用弹量最少两个目标函数,建立了基于改进型多目标粒子群优化(MOPSO-Ⅱ)算法的WTA模型。由于粒子群优化算法存在“维数灾难”瓶颈,应用了变量随机分解策略和合作协同进化框架,按照带精英策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法中的排序方法对粒子群编码数据进行非支配排序。通过实例仿真分析,结果表明MOPSO-Ⅱ算法比NSGA-Ⅱ算法具有更好的求解精度与运行效率,能够获得满意的分配结果,且计算快速有效,比较适合较大规模的WTA问题实时求解。在作战中武器-目标分配(WTA)问题包含众多的变量,是典型的非确定性多项式完全问题。针对毁伤效能最大和用弹量最少两个目标函数,建立了基于改进型多目标粒子群优化(MOPSO-Ⅱ)算法的WTA模型。由于粒子群优化算法存在“维数灾难”瓶颈,应用了变量随机分解策略和合作协同进化框架,按照带精英策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法中的排序方法对粒子群编码数据进行非支配排序。通过实例仿真分析,结果表明MOPSO-Ⅱ算法比NSGA-Ⅱ算法具有更好的求解精度与运行效率,能够获得满意的分配结果,且计算快速有效,比较适合较大规模的WTA问题实时求解。 相似文献
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针对武器目标分配(WTA)问题及其特点,提出一种基于离散映射的量子粒子群优化算法。通过武器系统对目标攻击过程中得到的毁伤收益建立了目标分配模型,提出一种基于离散映射的编码调整方式,将连续型粒子位置矢量投影至离散空间上,避免产生不满足模型约束条件的非法解,从而提高粒子利用率。通过仿真对比验证,论文算法具有较高的收敛速度与稳定性,表明该方法能有效求解WTA问题。 相似文献
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为解决网络化防空作战中“制导平台-武器-目标”三者的优化匹配问题,提出一种基于拍卖算法的武器目标分配(weapon-target assignment,WTA)问题求解方法。建立多约束条件下的动态武器目标优化分配模型,将动态作战过程离散化为静态分配问题处理。实例验证结果表明,该方法具备有效性、快速性。 相似文献
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对地打击目标与武器类型复杂多样,其武器-目标分配问题难度较大,研究不足,而合理的武器-目标分配方案,可优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。为此,构建相应数学模型,并针对采用遗传算法进行解算时收敛速度慢,甚至无法得出可行解等问题,设计了一种变量取值控制方法。该方法通过约束和控制初始种群个体中变量的取值范围来缩小搜索空间,提高搜索效率;通过改进变异策略扩大变量取值范围,确保解的质量。仿真结果表明,改进的遗传算法能有效地解决大规模对地打击武器-目标分配问题,且性能较优。 相似文献
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防空火力分配采用一次性完全分配原则容易造成火力资源浪费,针对该问题,以来袭目标到火力单元的飞临时间为依据,筛选出具有多次拦截时机的火力单元组,并按照拦截时机的先后顺序逐步释放火力单元,以毁伤概率为优化目标,同时兼顾火力资源消耗,建立了一种具有多次拦截时机的防空火力分配模型。在此基础上, 采用混沌离散粒子群混合优化(CDPSO)算法对模型进行求解,以提高算法的全局搜索能力, 避免陷入局部极值。通过仿真验证了模型及算法的合理性和有效性,为防空火力分配问题的求解提供了一条新思路。 相似文献
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基于对抗的突击武器与支援武器协同火力打击决策方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为满足多类型武器协同火力优化打击的需求,提出了一种基于对抗的突击武器与支援武器协同火力打击决策方法。以突击武器“点对点”打击和远程火力支援武器“面杀伤”的协同为研究对象,考虑具有对抗特性的火力打击决策优化过程,以突击武器对目标的打击决策、目标对突击武器的打击决策以及支援武器的炮弹落点位置为优化变量,建立了以对抗双方剩余价值比值为目标函数的协同火力打击决策优化模型。提出了基于人工蜂群算法双层迭代优化的协同火力打击决策优化模型求解方法。目标分配决策变量采用整数编码,利用罚函数方法处理约束条件,将决策模型转化为无约束混合整数优化问题;针对算法实现过程,分析了双层迭代人工蜂群求解算法的计算复杂度。通过一个协同火力打击算例验证了协同火力打击决策模型和求解算法的合理性和有效性。 相似文献
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为解决大功率交流伺服系统存在非线性和参数时变等不确定性的问题,提出一种混沌搜索的自适应变异
粒子群优化小波神经网络的预测模型。建立交流伺服电机数学模型,利用不同变异方法使粒子趋近于不同的搜索区
域,引入混沌优化算法改进粒子群,采用基于混沌搜索的AMPSO-WNN 算法,以提高全局收敛的概率和速度。仿
真结果表明:优化后模型的预测精度高于优化前,且改进后算法具有较强的函数逼近能力,网络性能得到了显著提
高,局部极小值问题得到了有效解决。 相似文献