基于改进差分进化算法的跨平台武器目标分配方法

现代战争中，跨平台武器单元的协同利用，是合同编队体系的重要内容，作战方式也正由平台级协同向着能力要素级协同转变，这对武器目标分配问题的解决提出了更大挑战。本文将武器单元的最小划分单位细化到能力要素级，以毁伤概率与成本消耗为优化目标，面向多种来袭目标的编队防空场景，提出了跨平台武器目标分配算法。同时，基于混沌映射提出了混沌种群重构(chaotic population reconstruction, CPR)机制，并结合带存档的自适应差分进化(adaptive differential evolution with optional external archive, JADE)算法提出了CPR-JADE算法，利用CPR机制可以帮助算法在解决高维复杂约束问题时跳出局部最优。再将其运用到武器目标分配模型上，实现了对模型的高效求解。最后，通过在多种数据规模下与其他进化优化算法的仿真对比试验分析，验证了所提方法的正确性与有效性。