基于禁忌退火粒子群算法的火力分配

火力分配问题是典型的NP完全问题,传统的求解算法存在指数级的时间复杂度。给出具体实用的防空火力分配模型,提出一种基于禁忌搜索与退火粒子群优化的新算法,并针对多种空袭规模的实例进行计算机仿真。仿真结果表明,与禁忌搜索、标准粒子群优化、退火粒子群优化等智能算法相比,新算法在解决火力分配问题时具有更优良的收敛精度和时间性能。     

静态武器目标分配问题的攻击界整数规划求解方法

静态武器目标分配(weapon-target assignment, WTA)问题的直接表现形态是非线性.在不丧失模型最优解的前提下,本文把WTA问题建模为整数线性规划(ILP)模型,并提出在最优武器分配方案中攻击特定目标的武器数量存在上界(攻击界).在采用启发式方法限定攻击界后,WTA问题的ILP模型的维数被大规模降低,使得求解能够在短时间内完成.与近年来发表于国内外期刊上的算例进行试算比较,结果显示本文提出的方法在求解速度和求解优化程度方面具有明显的优势.     

基于记忆辅助动态UMDA的UCAV编队动态目标分配

针对无人作战飞机编队对地攻击过程中的动态目标分配问题,建立了针对联合目标的武器目标分配（weapon target assignment, WTA）模型,反映攻击方攻击意图及对目标内在关系的理解。提出基于记忆辅助的动态单变量分布估计算法（memory enhanced dynamic univariate marginal distribution algorithm, MDUMDA）对问题进行动态寻优,利用概率模型对动态寻优过程中的历史信息加以记忆和利用。仿真结果表明,所建立的WTA模型是合理的,MDUMDA能够有效求解动态WTA问题,其性能明显优于随机迁移算法。     

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。     

分解协调法在武器目标分配问题中的应用研究

应用大系统理论的分解协调法,可将武器目标分配问题按受保护的资源数K分解为K个独立的子优化问题,通过协调器协调各个子问题的解,以达到武器目标分配问题的全局最优解.仿真结果表明该方法是实时且有效的.     

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。     

基于贝叶斯优化算法的UCAV编队对联合目标的协同攻击研究

针对传统武器目标分配(WTA)方法中将目标视为彼此相互独立实体的不足,提出一种联合目标模型。该模型能够反映攻击方攻击意图及其对目标内在关系的理解。将贝叶斯优化算法(BOA)引入到协同攻击优化领域中。在目标分配的基础上定义一种武器-目标映射原则,通过该原则实现了无人作战飞机(UCAV)编队对联合目标的协同攻击。仿真结果表明了联合目标模型和武器-目标映射原则的合理性,通过与遗传算法(SGA)结果的比较说明了引入贝叶斯优化算法的必要性。     

一种求解WTA问题的二次松弛方法

为了求解联合作战中的武器目标分配问题（WTA）,在简要介绍WTA模型的基础上,根据WTA模型特征,利用松驰理论和方法,先将模型松弛为混合整数线性规划问题,然后利用Lagrange松弛,将模型分解为2个子问题：线性规划子问题和整数规划子问题,利用全单模矩阵特性求解整数规划子问题,并根据2个子问题的关系调整参数范围。理论证明该方法可以快速有效地给出改善的WTA问题的可行解。数值实验结果表明该方法对不同规模的WTA问题都有较好效果,适合不同战场环境下联合作战对WTA问题求解的实时性要求。     

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。     

Self-adaptive learning based discrete differential evolution algorithm for solving CJWTA problem

Cooperative jamming weapon-target assignment （CJWTA） problem is a key issue in electronic countermeasures （ECM）. Some symbols which relevant to the CJWTA are defined firstly. Then, a formulation of jamming fitness is presented. Final y, a model of the CJWTA problem is constructed. In order to solve the CJWTA problem efficiently, a self-adaptive learning based discrete differential evolution （SLDDE） algorithm is proposed by introduc-ing a self-adaptive learning mechanism into the traditional discrete differential evolution algorithm. The SLDDE algorithm steers four candidate solution generation strategies simultaneously in the framework of the self-adaptive learning mechanism. Computa-tional simulations are conducted on ten test instances of CJWTA problem. The experimental results demonstrate that the proposed SLDDE algorithm not only can generate better results than only one strategy based discrete differential algorithms, but also outper-forms two algorithms which are proposed recently for the weapon-target assignment problems.