為解決艦機(jī)多設(shè)備組合搜潛方案決策過(guò)程中指標(biāo)權(quán)重完全未知的問(wèn)題,提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的博弈分析算法模型。首先確定多方案的決策矩陣,根據(jù)決策矩陣得出各個(gè)指標(biāo)的指標(biāo)序。然后將艦機(jī)多設(shè)備組合方案中的單個(gè)指標(biāo)作為博弈中的局中人,以局中人的收益為適應(yīng)度函數(shù)通過(guò)粒子群優(yōu)化算法求取均衡策略剖面,通過(guò)均衡策略剖面與決策矩陣聚合,得出方案的優(yōu)先順序;最后計(jì)算決策方案序與指標(biāo)序之間的相符度,稱(chēng)為博弈局中人的收益,得出收益最高的指標(biāo)序作為艦機(jī)多設(shè)備組合搜潛方案的優(yōu)先順序。

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【部分圖文】：

圖1艦機(jī)多設(shè)備組合搜潛方案決策結(jié)構(gòu)

通過(guò)建立方案集U和指標(biāo)集P,可以得出艦機(jī)多設(shè)備組合搜潛方案決策結(jié)構(gòu),如圖1所示。方案ui在指標(biāo)集pj上的指標(biāo)值為yij(i=1,2,3,4;j=1,2,3,4),由指標(biāo)值確定的矩陣為決策矩陣,記為A(yij)m×n,將矩陣A(yij)m×n規(guī)范化為矩陣R(rij)m×n,矩陣R(....

圖2經(jīng)過(guò)500次迭代后的最優(yōu)解和種群均值

經(jīng)過(guò)不斷的迭代,以指標(biāo)p1為例,得出了最佳適應(yīng)度和平均適應(yīng)度隨迭代次數(shù)變化情況,如圖2所示。3)均衡策略剖面的選擇。

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