改进MOQPSO算法的多平台多武器火力分配

针对多目标粒子群优化算法在求解火力分配过程中容易陷入局部最优的问题,提出一种改进的多目标量子粒子群优化（Multi Objective Quantum Behaved Particle Swarm Optimization, MOQPSO）算法。通过改进编码方式、修改位置更新公式、引入高斯变异和更新外部档案等方法,使该算法适于求解多平台多武器火力分配多目标优化模型。对规模不同的2个作战想定分别采用改进MOQPSO算法和MOPSO算法进行求解。对多目标优化与单目标优化模型的收敛性能进行了比较。仿真结果表明：改进MOQPSO算法比MOPSO算法运算速度提高6倍左右,所求Pareto解的收敛精度更高、多样性更好,验证了所提算法的有效性和优越性。     

联合火力打击中武器目标分配问题的多目标优化模型及算法

联合火力打击中确定最优的武器目标分配方案是具有挑战性的问题.为解决该问题,考虑需要在潜在打击目标中确定打击目标,建立了一个以最大化期望毁伤收益和最小化打击成本为目标的多目标优化模型.采用加权求和法以及偏好将多目标优化模型转化为全局约束优化模型.设计了具有较好搜索能力的交叉和变异算子的遗传算法.实验结果表明,所提出的算法可以得到比对比算法更好的分配方案.     

基于遗传算法的目标优化研究

根据快防空作战的节奏、强对抗、多批次入侵特点，提出了武器目标分配模型．并通过分析遗传算法的原理解决武器目标分配的问题．用MATLAB语言进行优化设计，具有语言简单、函数丰富、用法比较灵活、编程效率高等特点．经过仿真验证，该方法可行且有效．     

基于动态规划的目标优化分配决策模型

针对现代防空作战特点，对区域防空体系的目标优化分配问题进行了研究，改进了目标优化分配的基本模型，并使用动态规划方法建立了相应的决策模型，给出了求解的步骤和应用实例，结果表明，对于小规模目标的问题，其计算简单，且容易取得全局最优解。     

武器目标分配问题的离散差分进化算法

提出一种新的求解静态武器目标分配问题的离散差分进化算法. 采用整数排列建立武器-目标分配对,作为离散差分进化算法的初始个体;并通过取模运算对溢出取值范围的解向量进行修正,将其转化到解的搜索区域内,从而对差分变异算子进行设计. 同时,提出相应的交叉策略,得到可行的武器目标分配对. 在交叉过程中,保留目标向量与试验向量中相同的分配对,得以很好地利用上一代的分配结果. 在删除重复数和重新插入整数时,为了避免倾向性,生成随机排列,保证对数据处理的公平性. 实验结果表明,提出的离散差分进化算法在收敛性和求解质量方面均优于另外2种典型的离散差分进化算法,很好地实现了武器目标分配问题的有效求解.      

局部搜索灰狼优化算法求解武器-目标分配问题

武器—目标分配（Weapon Target Assignment, WTA）问题是根据武器对来袭目标毁伤概率的不同,合理确定待打击目标的武器分配方案,以达到尽可能少的武器对来袭目标毁伤程度最大化的目的,是作战指挥决策领域的重要研究内容。在构建WTA问题模型的基础上,针对传统灰狼优化（Grey Wolf Optimization, GWO）算法局部开发能力不足等问题,采取了一种精英保留及免疫变异局部搜索策略。改进灰狼优化算法（Improved Grey Wolf Optimization, IGWO）首先在灰狼种群中选择部分优质精英个体,然后通过随机点变异和受体编辑两种免疫局部搜索策略对精英个体进一步寻优,从而改善传统GWO算法过早收敛和易陷入局部最优的缺点。针对3种不同规模的武器—目标分配问题,将IGWO与交叉熵算法、传统GWO算法进行了对比,计算结果显示IGWO算法所求适应度值的分位数均明显高于对比算法,进而验证了IGWO算法的有效性。     

针对多空中威胁目标的联合火力协同分配打击策略

威胁评估及火力分配打击是打击决策中的重要环节,战场环境因素的复杂性、不确定性,使得现有的威胁评估算法在进行威胁度计算时考虑的因素不够全面,难以有效支撑火力打击决策环节。因此,本文提出一种考虑、飞行高度、空中运行姿态、行进速度、携弹数量的多空中威胁因素问题模型,基于此模型获取火力协同打击策略。利用本文方法解算出在某一任意环境下,火力系统的最优协同打击策略。通过仿真对比经典粒子群优化算法,本文算法能够更快收敛,验证了本方法的有效性和可靠性。     

松原市水资源优化分配的多目标规划模型

为了合理确定区域水资源开发利用方案,促进区域经济持续发展,根据松原市水资源开发利用现状及远景规划目标,以系统工程的观点为指导,运用多目标规划理论,建立了松原市水资源优化分配的多目标规划模型.通过调整和优化产业结构,减少水资源单耗量大的用水部门,优先发展一些用水量少、水资源利用率高、综合效益好的行业部门,从而使水资源得到合理有效利用.从经济、生态和社会效益相结合角度为区域水量分配提供了依据,为指导区域水资源利用和经济发展提出了优化的宏观远景规划方案,对构建区域经济持续发展和水资源协调利用的框架模式具有重要的指导意义.     

动态武器目标分配问题中改进遗传算法的元级控制

动态武器目标分配问题是一类实时性很强的优化问题.考虑分配的时间约束时,其求解算法应该是anytime算法,即算法在任意时刻都能输出合理解,且解的质量随时间增加而增加.在有限的计算时间内,anytime算法的运行时间应在综合考虑解的质量、计算代价及环境状态的变化而确定,以使解的效用最大化.该文针对有截止期的动态武器目标分配问题的anytime算法,利用元级控制过程控制算法的响应时间.在分析算法解效用影响因素的基础上,建立了时间相关的解效用公式,并基于该公式给出了一种元级控制策略.仿真结果验证了对动态武器目标分配的anytime算法进行元级控制能有效提高解的效用.     

基于多目标差分进化算法的机场停机位分配问题研究

科学合理的停机位分配方案或对现有方案进行优化,能够有效提升机场的运行效率,降低机场运行成本.笔者依据停机位分配的相关概念和约束条件建立基于航班-航班,航班-停机位的加权分数矩阵的停机位分配模型.然后将经典的差分进化算法加以改进来解决停机位分配问题,有利于更好地实现机场停机位分配多目标的优化.最后使用标准测试函数和停机位...     

改进遗传算法求解防空作战WTA问题

武器目标分配问题是防空作战指挥控制的核心和关键。针对求解防空作战WTA存在容易早熟和收敛较慢的问题,提出了一种改进遗传算法。引入直觉模糊集理论,定义了WTA问题的目标函数和约束函数的隶属度和非隶属度函数,通过"最小最大"算子构建了直觉模糊WTA问题模型;针对遗传算法中变异概率固定的竞争和子代种群缺乏父代优良个体的问题,采用自适应变异概率和模拟退火Meta-Lamarckian学习策略改进算法,并求解防空作战WTA问题,与其他算法进行仿真比较,结果表明改进遗传算法求解防空作战WTA的有效性。     

考虑发射区部分重叠的防空作战目标分配

为了研究多个地空导弹武器系统对多个来袭目标防空作战目标分配问题,考虑了部署中存在的发射区部分重叠问题,通过分析来袭目标群在飞越发射区时,不同发射区对不同目标覆盖状态的变化,将整个目标分配区间分为若干个分配子区间,通过比较拦截方在各个分配子区间所能获得的最大毁伤效果值,得出最佳分配子区间及其对应的分配方案。设计了基于捕食搜索策略的遗传算法(PSGA),并经过示例仿真,验证了模型和算法的可行性。     

多传感器管理的目标分配问题蚁群算法研究

多传感器管理的目标分配问题中如何使探测和跟踪效益最佳，是非常重要又十分困难的问题。分析了传感器管理的目标分配问题各种解算方法的特点及存在的问题，结合蚁群算法思想，提出了一种新型的目标分配算法模型，并进行了算法仿真。仿真结果表明，基于蚁群算法思想的目标分配算法是有效的，特别是问题规模较大时更显示出其较快的收敛速度和较高的精度。     

差异演化算法求解二次分配问题

二次分配问题是典型的NP难题.建立了二次分配问题的数学模型.设计了基于差异演化算法的新方法对其进行求解.给出了差异演化算法求解该问题的具体方案.对不同的二次分配问题算例进行了仿真实验.结果表明,算法可以有效、快速地找到二次分配问题的最优解.     

指派问题的遗传算法研究与实现

提出了用遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）进行运筹学中指派问题（ＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔＰｒｏｂｌｅｍ）优化的新方法。根据优化问题的性质，设计了两种编码方案，以及适合此类问题的复制、交换、倒位、变异四种遗传操作符。在此基础上，完成了整个优化算法及程序框图，并用Ｃ语言实现。计算结果表明，算法设计正确，程序灵活可靠，是解决此类问题的一种行之有效的方法。     

平衡分式指派问题

在经典指派问题和瓶颈指派问题研究的基础上,给出了平衡指派问题的一种新的演变形式,即带有分式目标函数的平衡指派问题,并提出了求解该平衡分式指派问题的多项式时间算法,阐述了算法的有效性,并且给出了时间复杂度,还通过一个算例演示了此算法。     

多无人机分布式协同动态目标分配方法

在以"网络为中心"的作战模式下,以电子干扰无人机和UCAV编队协同作战为研究对象。针对多无人机协同作战的动态目标分配问题,建立基于导弹攻击区分析的威胁估计模型,综合考虑电子干扰效果建立目标分配模型,提出一种基于分布式拍卖机制的目标分配算法。针对不同的作战想定进行仿真计算,结果表明:算法能在规定的时间约束内给出接近理想化效果的目标分配方案,且所提算法与现有几种算法相比在可靠性、实时性上都有明显提高。