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详细分析,从而建立了对单个空袭目标和多个空袭目标不同空袭敌情时的目标分配模型,构造了独特的模型参数,根据一例来袭空情,通过改进的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。     

舰艇编队防空目标分配优化算法研究

针对所要解决的舰艇编队防空目标分配问题,文章结合现代防空作战特点,建立了防空目标分配模型,并讨论了数学模型的求解问题。对模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法进行了分析和研究,运用MATLAB软件编程仿真来解决所建立的防空目标分配模型。研究表明,禁忌搜索算法每次都能以100%的概率搜索到全局最优解,但由于其搜索时间过长而且搜索时间的随机性太强,不适用于解决战时的目标分配问题。而模拟退火算法和遗传算法则可以在较短的时间内达到较高的搜索概率,在实际运用中,应根据所限定时间的不同来对这两种算法进行选择使用。另外,从程序的复杂度上来看,模拟退火算法的程序相对较为简单,而遗传算法的程序相对较为复杂。     

基于信息增益和目标威胁度的多传感器管理优化模型

针对信息化防空作战的多传感器资源管理优化问题,分析了防空作战传感器管理,提出了基于信息增益和目标威胁度的多传感器管理优化模型.该模型通过计算传感器对目标的信息熵,获得每个传感器对每个目标最大的信息增益,以此作为代价函数,考虑目标的威胁度,利用线性规划思想进行多传感器对多目标的优化分配,实例分析表明该模型的有效合理性.     

基于非线性规划协同进化遗传算法的防空导弹火力优化分配研究

为了进一步提高防空导弹目标分配问题的求解效率和解算能力,建立了防空导弹目标火力分配模型,提出了一种非线性规划协同进化遗传算法(NLPCGA).该算法是综合非线性规划算法(NLPA)局部搜索能力强和协同进化算法(CA)求解质量高的优点,并利用遗传理论提高算法的求解效率.通过结合实例,仿真结果表明NLPCGA算法在求解防空目标火力分配问题上要优于单独两种智能算法,可以有效快速地找到最优火力分配方案,为防空作战指挥决策提供支持.     

基于遗传算法的要地防空武器系统最优火力分配模型研究

结合战场目标价值分析,根据防空武器兵力火力分配情况,运用遗传算法建立了火力分配模型,使防空武器最大限度地发挥火力单位效能,达到最大毁伤效果.采用了适应度函数惩罚的方法,对选择,交叉,变异等操作进行了改进.最后通过实例仿真和计算,针对单发和双发两种射击方式分别建立数学模型,运用遗传算法求解得出了火力分配最优方案,验证了方案的可行性和优越性.研究结果为两型防空武器系统的作战应用奠定了基础,为决策提供一定的理论依据.     

基于遗传算法的联合火力WTA问题研究

研究联合火力优化分配问题.联合火力是多种作战力量参战条件下的多武器-多目标对抗.由于火力分配受到多种条件的限制,分配方案又决定作战效果,而武器-目标分配(Weapon Target Assignment,WTA)是多个装备同类型武器的作战单元联合抗击多个目标进行的分配方法.针对WTA问题求解规模大和精度高的特点,传统算法均不能满足速度和精度的要求,在基本遗传算法的基础上,采用精英选择和动态遗传算子的改进算法,避免了过早收敛.利用WTA的数学模型进行仿真.仿真结果验证了算法的有效性.     

防空火力分配建模及优化方法研究

在综合考虑防空对抗双方作战价值的基础上,建立了一种用于防空作战多武器系统对抗多批目标的火力分配模型,在此基础上,提出了基于粒子群优化（PSO）算法以及粒子群与遗传算法相结合（PSO—GA）的火力优化分配方法．通过仿真,并与遗传算法（GA）进行了比较,验证了火力分配模型的可行性以及所提出优化方法的有效性和优越性.     

改进遗传算法的防空目标分配

对防空目标分配的前提、原则和分配模型假设条件进行分析,建立基于遗传算法的防空目标分配模型,针对二进制编码不利于处理约束条件的缺点提出十进制编码的染色体表示策略,对建立的模型进行优化。设定初始条件后,基于遗传算法的原理,对改进后的防空目标分配模型进行MATLAB仿真,然后用改良圈算法和海明距离对初始种群的产生进行改进,引入Logistic混沌序列对交叉算子进行改进,并且用按个体适应度大小排序的选择算法来代替赌轮选择方法。仿真结果表明,与简单遗传算法相比,遗传算法改进合理,搜索到全局最优解的概率提高到了90%以上,收敛速度大大增加,相较于模拟退火和禁忌搜索算法,改进后的遗传算法能够以非常少的进化代数,极少的时间消耗达到较高的搜索概率,效率提高了一倍甚至更多。     

基于粒子群算法的武器目标分配仿真

介绍防空作战过程中武器目标分配(WTA)问题,分析了武器目标分配问题研究的基本内容,建立了武器目标分配的数学模型,利用粒子群算法进行求解,给出武器目标分配问题的Matlab程序.     

基于改进的主成分分析法的目标威胁评估

为提高防空作战指挥员对空中来袭目标的主成分分析实施火力分配的量化决策水平,提出了改进的主成分分析法的目标威胁评估模型及算法。改进法不仅消除了指标量纲和数量级的影响,还能包含原始数据的全部信息,在原始变量转变为主成分过程中,反映了主成分权数的计算综合评价值,在指标权重选择上克服了主观因素的影响,客观反映了各指标因素间的现实关系。并通过引入实例,对来袭空中目标进行多指标综合评价,根据综合评估值对各批目标威胁进行排序。