基于改进NSGA-Ⅲ的多SGSW火力分配优化

在高维多目标优化中,基于参考点非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ, NSGA-Ⅲ)相比于其他多目标进化算法,具备较强的多样性保持能力,但收敛能力存在一定不足。因此引入遗传K均值(genetic K-means, GKM)聚类算法以提高NSGA-Ⅲ的收敛能力,提出基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的多天基对地打击武器(space-to-ground strike weapon, SGSW)火力分配优化方法。首先,建立以转移时间最短、落地点速度最大和落地点侵彻角最大为优化目标的SGSW转移轨道优化模型,为后续优化目标的计算打下基础;其次,建立基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的火力分配优化模型;最后,仿真结果表明, NSGA-Ⅲ-GKM算法相比于其他代表性多目标进化算法具备较好的多样性保持能力和收敛能力,总体性能较好,该方法能够更有效地解决多SGSW火力分配优化问题。     

多UCAV协同目标攻击决策

针对多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)攻击多目标,研究了多UCAV协同攻击决策问题。建立了目标毁伤模型、UCAV损耗模型和时间协同模型,并通过加权求和将三者转化为单一目标函数,进而转化为单目标问题进行求解。提出了一种离散微粒群优化(discrete particle swarm optimization, DPSO)算法,在微粒群优化算法框架内重新定义了微粒的位置、速度及相关操作。建立了微粒与实际问题的映射关系,进而使DPSO算法适合于求解多UCAV协同目标攻击决策问题。仿真结果表明,DPSO算法易于实现,能够较好地解决基于时间协同的多UCAV目标攻击决策问题。     

基于改进NSGA-Ⅲ的多SGSW火力分配优化

在高维多目标优化中,基于参考点非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ, NSGA-Ⅲ)相比于其他多目标进化算法,具备较强的多样性保持能力,但收敛能力存在一定不足。因此引入遗传K均值(genetic K-means, GKM)聚类算法以提高NSGA-Ⅲ的收敛能力,提出基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的多天基对地打击武器(space-to-ground strike weapon, SGSW)火力分配优化方法。首先,建立以转移时间最短、落地点速度最大和落地点侵彻角最大为优化目标的SGSW转移轨道优化模型,为后续优化目标的计算打下基础;其次,建立基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的火力分配优化模型;最后,仿真结果表明, NSGA-Ⅲ-GKM算法相比于其他代表性多目标进化算法具备较好的多样性保持能力和收敛能力,总体性能较好,该方法能够更有效地解决多SGSW火力分配优化问题。     

自适应差分进化算法求解多平台多武器-目标分配问题

针对水面舰艇编队防空反导作战中的武器-目标分配问题,建立了编队防空火力分配模型,将自适应差分进化算法应用到模型的求解与仿真中,并根据参数优化,改善了问题求解的收敛特性。针对模型求解的特殊要求,采用适当的编码方案,使种群个体编码满足约束条件,利用混沌序列初始化种群,加强种群的搜索多样性,变异、交叉参数的动态自适应策略和混沌序列扰动避免算法陷入局部最优等方法对算法进行优化改进,较方便快捷地解决了多平台多类型武器-目标分配问题。实例证明,该方法能够获得满意的结果,与其他智能算法相比,在优化性能上有较大改进。     

改进差分进化算法求解武器目标分配问题

针对武器目标分配问题求解收敛速度慢、搜索效率低、寻优精度差的问题, 提出一种基于改进差分进化算法的武器目标分配方法。首先, 建立多约束条件下武器目标分配优化模型, 将动态武器目标分配问题离散为静态武器目标分配问题处理。其次, 采用随机邻域变异策略平衡差分进化算法全局探索和局部开发能力, 采用基于历史存档的自适应参数整定方法, 根据“精英”信息动态更新算法参数。最后, 通过与5种变种差分进化算法的对比实验, 验证了所提方法寻优精度高、收敛速度快、鲁棒性强的优点。     

区域反导目标分配模型优化分析

区域反导目标分配是多资源约束,按照一定分配准则循环分配的过程.分析了区域反导目标分配流程与准则,构建综合拦截概率和作战效费比的目标分配模型,并给出了该目标分配模型转化为基本0-1规划问题的方法;针对该多约束目标分配优化模型对高寻优、强实时求解算法的需求,结合生物免疫过程,引入改进的克隆选择算子、云自适应变异算子、抗体重组算子、精英抗体保存算子,提出快速收敛的克隆选择算法.仿真结果表明该算法尤其解决大规模区域反导目标分配问题时不失为较为理想的优化算法.     

网络化多传感器-多武器协同防空任务规划

针对网络化防空体系的多传感器-多武器协同任务规划问题, 考虑任务要求、装备性能、运用限制等约束, 构建多武器拦截与多传感器跟踪任务规划模型。前者以拦截时机、次数等为优化目标, 输出武器-目标配对以及对目标的拦截时段、跟踪时间要求; 后者以满足跟踪时间要求为目标, 输出传感器-目标配对和对目标的跟踪时段。设计了基于时段优选拼接和分支定界法的多传感器-多武器协同任务规划算法, 生成多传感器-多武器协同交战计划, 支持多传感器接力跟踪、跨平台打击引导、多武器协同抗击。在假定的舰艇编队与预警机协同防空场景下验证了所设计模型的有效性。     

基于多目标模糊规划的海上要地防空动态火力分配

海上要地防空武器火力分配(weapon target assignment, WTA)是防空反导作战的关键环节，属于典型的组合优化问题。针对海上要地防空反导战场态势的不确定性、复杂性和动态性问题，提出了一种基于非支配排序的多目标量子遗传算法的模糊动态WTA(dynamic WTA, DWTA)方法。首先，在确定条件下，建立了以防御效率和作战资源损耗为目标的多目标DWTA模型；然后，根据战场态势的不确定性构建了多目标模糊DWTA模型，利用期望值法将模糊问题等价刻画为确定性问题，并基于非线性问题特征提出了线性化方法；最后，利用所提算法对该问题进行求解。仿真结果表明，所提算法具有较好的收敛效果。     

基于改进AGD-分布式多智能体系统的目标优化分配模型

由于现代化战场环境动态多变、作战实时性高,针对当前防空作战中武器目标分配(weapon target assignment, WTA)约束多且复杂、传统建模无法真实反映战争过程、模型可信度不高等问题,提出一种在分布式约束优化问题(distributed constraint optimization problem, DCOP)背景下,基于多智能体系统(multi-Agent system, MAS)理论的武器目标优化分配模型,并利用改进的加速梯度下降(accelerated gradient descent, AGD)算法进行求解。通过实验证明了该算法具有良好的收敛性和低复杂度,能够适应现代化防空作战的需求,满足大规模寻优问题的需求,高效解决多智能体目标优化分配问题。     

多UCAV协同目标分配算法研究

针对多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)协同目标分配问题,提出了一种基于离散粒子群算法的多UCAV协同目标分配方法。根据多UCAV协同目标分配问题的特点,建立了粒子与实际问题间的映射,设计了新的粒子群位置和速度更新公式,并且对标准粒子群算法作了改进。充分利用粒子群优化算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UCAV协同目标分配问题。仿真结果表明,离散粒子群算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单、灵活。     

滑窗式无偏多平台无源定位算法

针对纯方位系统单机动平台在不具有比机动目标更高一级的机动运动时,无法满足系统可观测性的问题,提出了一种适用于多平台的无源定位算法。该算法根据目标与平台之间的几何关系得到一个包含目标初始位置和分量速度的伪线性方程组。为减少求解方程组的计算量,保证定位的实时性,对常规的最小二乘法进行了加滑窗处理。通过对观测向量和系数矩阵的分析,证明了算法对目标状态的估计具有无偏性。仿真实验验证了算法的有效性,并讨论分析了平台运动的速度和方向等因素对算法定位性能的影响,得到了保证算法定位性能的平台与目标相对运动关系。     

Weapon target assignment problem satisfying expected damage probabilities based on ant colony algorithm

A weapon target assignment （WTA） model satisfying expected damage probabilities with an ant colony algorithm is proposed. In order to save armament resource and attack the targets effectively, the strategy of the weapon assignment is that the target with greater threat degree has higher priority to be intercepted. The effect of this WTA model is not maximizing the damage probability but satisfying the whole assignment result. Ant colony algorithm has been successfully used in many fields, especially in combination optimization. The ant colony algorithm for this WTA problem is described by analyzing path selection, pheromone update, and tabu table update. The effectiveness of the model and the algorithm is demonstrated with an example.     

基于分解进化多目标优化算法的火力分配问题

战前制定合理的火力分配方案,可以优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。综合考虑攻击、资源和毁伤概率等约束条件,建立了火力分配多目标优化数学模型。提出了一种求解火力分配模型的分解进化多目标优化算法,并设计了不可行解修复方法。仿真实验得出两个结论,一是不可行解修复方法可以显著提高算法的收敛性;二是在解决火力分配优化问题上,所提算法具有较好的收敛性和分散性,采用合适的分解方法可以有效提高算法的性能。     

火力分配多目标规划模型的改进MOPSO算法

提出一种改进的多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)算法,通过化解约束条件、修改速度和位置更新等使该算法适于求解火力分配多目标规划模型。最终求解的非劣解集构成Pareto前沿,体现增加火力单元数量对射击效能的影响,决策者可按照意图从中选取最终解。不考虑多目标规划模型中的属性目标,对敌毁伤概率随迭代步数演变与单目标函数相比,收敛性能相同,最大值相近,验证了所提算法的有效性。     

多目标跟踪的分布式MIMO雷达有限阵元选取算法

为充分发挥分布式多输入多输出雷达阵元选取的灵活性,提高多目标跟踪精度的同时,尽量降低系统的代价损耗,提出了一种基于多目标位置估计的阵元选取算法。首先,以提高目标位置估计精度为优化准则,在给定阵元子集大小和允许最高精度误差的约束下,建立了目标位置估计精度与系统代价损耗折中的阵元选取优化模型。然后,采用多起点搜索贪婪算法对模型进行求解,得到多目标跟踪的阵元选取结果。仿真结果表明,在一定阵元子集大小和跟踪目标个数的范围内,该算法能够获得良好的选取性能,并大大降低系统计算量。     

基于遗传算法的一类武器目标分配方法研究

针对联合作战的武器目标分配问题,建立了资源受限条件下的多组武器目标分配数学模型,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满足约束条件的染色体编码格式,把求解问题转化为无约束的组合优化表现形式,从而可以利用单点随机定位算术交叉和变异运算以及精华选择策略来求解.仿真计算结果表明了模型和所提算法的有效性.     

基于几何关系的多导弹协同跟踪算法

多武器平台同时探测、处理机动目标信息, 一定程度上可以提高目标的跟踪精度, 特别是对于多导弹协同作战而言, 协同跟踪目标即可以为作战系统提供全面的协同控制情报, 也可以为每枚导弹提供精确的制导信息.论文基于交互多模与几何关系思想, 设计了多导弹协同跟踪目标算法.首先,建立了目标运动学模型, 给出了多导弹和目标之间的几何关系,并以此为基础,建立了多导弹协同跟踪目标模型; 其次, 基于交互多模思想,将多导弹获取的目标信息进行交互, 通过协同滤波算法计算出目标滤波状态值;最后, 对协同滤波算法进行仿真验证.研究表明:相对于信息不共享的情况, 多导弹协同跟踪目标能够取得更好的跟踪效果, 对多导弹协同作战具有重要的参考意义.     

基于效果作战的武器系统组合效费分析

武器系统效费分析多用于基于靶基研究中,同时没有考虑到武器系统之间的相互影响以及偏好不确定性情况。提出了一种基于效果作战的武器系统组合效费分析方法。基于效果作战的武器系统分配框架结构,运用贝叶斯网络建立目标与效果的联系,利用鲁棒投资组合模型对武器系统组合效费进行建模。针对鲁棒投资组合问题计算量大的问题,提出了一种基于切比雪夫范数和线性整数规划近似算法。仿真结果说明了所提出的方法的有效性。     

基于博弈论的目标分配策略空间构建与搜索

动态武器目标分配(dynamic weapon target assignment, DWTA)问题是军事运筹学研究的重要理论问题,也是作战指挥决策中迫切需要解决的现实问题。DWTA问题不能使用静态武器目标分配(static weapon target assignment, SWTA)的动态规划方法来解决。在考虑攻防双方武器系统损耗的基础上建立了DWTA模型,模型分析表明,DWTA问题可以尝试用博弈理论解决。构建DWTA策略空间,并改进了邻域搜索算法(variable neighborhood search algorithm, VNS)。算法正确度和复杂度分析结果表明,算法快速有效,在一定程度上满足防空作战对DWTA问题决策实时性的要求。