基于人工蜂群的協(xié)同干擾任務調(diào)度技術(shù)的研究
發(fā)布時間:2021-08-15 08:15
協(xié)同電子干擾是將多種干擾機通過通信鏈路進行信息交互,在指揮中心的統(tǒng)一調(diào)度下采用合適的干擾方式對敵方雷達進行協(xié)作干擾。隨著戰(zhàn)場環(huán)境和作戰(zhàn)任務的日益復雜,利用多無人機的協(xié)同作戰(zhàn)已經(jīng)不可避免的成為信息化戰(zhàn)爭的主要作戰(zhàn)手段。因此,如何合理分配與調(diào)度作戰(zhàn)資源,使得整體干擾效果最大化,已經(jīng)成為協(xié)同干擾技術(shù)必須要解決的關(guān)鍵問題之一。本文主要對電子對抗環(huán)境下的協(xié)同干擾任務調(diào)度技術(shù)進行研究。主要研究內(nèi)容如下:針對UCAV協(xié)同干擾多部敵方雷達的任務調(diào)度這一問題,對干擾效果評估指標進行了綜合分析,并深入研究了評估指標的定量計算方法,將評估指標分為積極指標和消極指標兩大類;將電子對抗環(huán)境下的協(xié)同干擾任務調(diào)度問題抽象為干擾效果最大化問題進行建模,建立了一種協(xié)同電子干擾任務調(diào)度模型CEJ-TSM,能夠在有效時間內(nèi)較好地描述多機協(xié)同工作時的干擾性能與效果;同時提出了一種改進的全局人工蜂群算法IGABC求解CEJ-TSM模型,具有較快的收斂速度,且能夠在有效時間內(nèi)獲得較優(yōu)解,并通過仿真實驗驗證了設計的模型與算法的有效性;在綜合考慮了UCAV在協(xié)同干擾作戰(zhàn)中的干擾貢獻值和損失消耗值的前提下,本文通過將協(xié)同干擾環(huán)境中的任...
【文章來源】:南京航空航天大學江蘇省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:77 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
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圖 3.5 CR 對目標函數(shù)優(yōu)化的影響跟隨概率計算公式的改進:照與食物源質(zhì)量成正比的概率選擇一個食物源,根據(jù)式(3擇概率dp 通過式(3.15)計算得到。 dfit UDp
這些實驗的運行時間,并計算這些時間的平均值。圖 3.6 算法平均運行時間對比實驗結(jié)果如圖3.6所示,可以發(fā)現(xiàn)IGABC算法的運行平均時間明顯比ABC算法和DE-ABC算法短, 這是因為I GABC算法收斂速度快,收斂到最優(yōu)解所需的迭代次數(shù)少,算法收斂速度的實驗結(jié)果如圖 3.7 和圖 3.8 所示。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]防空作戰(zhàn)WTA問題優(yōu)化仿真[J]. 梅海濤,華繼學,王毅. 計算機仿真. 2016(07)
[2]基于動態(tài)種群多策略差分進化模型的多目標進化算法[J]. 王亞輝,吳金妹,賈晨輝. 電子學報. 2016(06)
[3]基于多目標MQABC算法的無人機協(xié)同任務分配[J]. 趙輝,李牧東,韓統(tǒng),黃漢橋. 華中科技大學學報(自然科學版). 2016(03)
[4]基于正交實驗設計的人工蜂群算法[J]. 周新宇,吳志健,王明文. 軟件學報. 2015(09)
[5]基于不完備區(qū)間信息的多無人機任務分配[J]. 陳俠,胡顯偉. 沈陽航空航天大學學報. 2015(04)
[6]一種雙鏈結(jié)構(gòu)的多目標進化算法DCMOEA[J]. 謝承旺,王志杰,魏波,徐君,汪慎文. 控制與決策. 2015(04)
[7]帶兩類正態(tài)變異的多目標粒子群算法[J]. 高圣國,吳忠,李旭芳,劉升. 控制與決策. 2015(05)
[8]基于多群體改進螢火蟲算法的UCAV協(xié)同多目標分配[J]. 王永泉,羅建軍. 西北工業(yè)大學學報. 2014(03)
[9]求解WTA問題的智能算法評價準則[J]. 黃大山,徐克虎,王天召. 火力與指揮控制. 2013(08)
[10]應急資源多目標優(yōu)化調(diào)度模型與多蟻群優(yōu)化算法研究[J]. 文仁強,鐘少波,袁宏永,黃全義. 計算機研究與發(fā)展. 2013(07)
博士論文
[1]DNA遺傳算法及應用研究[D]. 陳霄.浙江大學 2010
[2]網(wǎng)絡計算環(huán)境中基于智能算法的任務調(diào)度研究[D]. 孔曉紅.江南大學 2007
[3]Web服務組合關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 馮名正.東南大學 2006
[4]群集智能計算和多智能體技術(shù)及其在電力系統(tǒng)優(yōu)化運行中的應用研究[D]. 趙波.浙江大學 2005
碩士論文
[1]雷達協(xié)同干擾及效果評估技術(shù)研究[D]. 時滿麗.西安電子科技大學 2013
[2]對多威脅信號的干擾功率管理技術(shù)研究[D]. 歐陽小安.西安電子科技大學 2013
[3]基于蟻群算法的武器—目標分配問題研究[D]. 崔莉莉.上海交通大學 2011
[4]基于遺傳算法的網(wǎng)格能量優(yōu)化任務調(diào)度算法研究[D]. 宋曼.武漢理工大學 2009
本文編號:3344171
【文章來源】:南京航空航天大學江蘇省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:77 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
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圖 3.5 CR 對目標函數(shù)優(yōu)化的影響跟隨概率計算公式的改進:照與食物源質(zhì)量成正比的概率選擇一個食物源,根據(jù)式(3擇概率dp 通過式(3.15)計算得到。 dfit UDp
這些實驗的運行時間,并計算這些時間的平均值。圖 3.6 算法平均運行時間對比實驗結(jié)果如圖3.6所示,可以發(fā)現(xiàn)IGABC算法的運行平均時間明顯比ABC算法和DE-ABC算法短, 這是因為I GABC算法收斂速度快,收斂到最優(yōu)解所需的迭代次數(shù)少,算法收斂速度的實驗結(jié)果如圖 3.7 和圖 3.8 所示。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]防空作戰(zhàn)WTA問題優(yōu)化仿真[J]. 梅海濤,華繼學,王毅. 計算機仿真. 2016(07)
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[3]基于多目標MQABC算法的無人機協(xié)同任務分配[J]. 趙輝,李牧東,韓統(tǒng),黃漢橋. 華中科技大學學報(自然科學版). 2016(03)
[4]基于正交實驗設計的人工蜂群算法[J]. 周新宇,吳志健,王明文. 軟件學報. 2015(09)
[5]基于不完備區(qū)間信息的多無人機任務分配[J]. 陳俠,胡顯偉. 沈陽航空航天大學學報. 2015(04)
[6]一種雙鏈結(jié)構(gòu)的多目標進化算法DCMOEA[J]. 謝承旺,王志杰,魏波,徐君,汪慎文. 控制與決策. 2015(04)
[7]帶兩類正態(tài)變異的多目標粒子群算法[J]. 高圣國,吳忠,李旭芳,劉升. 控制與決策. 2015(05)
[8]基于多群體改進螢火蟲算法的UCAV協(xié)同多目標分配[J]. 王永泉,羅建軍. 西北工業(yè)大學學報. 2014(03)
[9]求解WTA問題的智能算法評價準則[J]. 黃大山,徐克虎,王天召. 火力與指揮控制. 2013(08)
[10]應急資源多目標優(yōu)化調(diào)度模型與多蟻群優(yōu)化算法研究[J]. 文仁強,鐘少波,袁宏永,黃全義. 計算機研究與發(fā)展. 2013(07)
博士論文
[1]DNA遺傳算法及應用研究[D]. 陳霄.浙江大學 2010
[2]網(wǎng)絡計算環(huán)境中基于智能算法的任務調(diào)度研究[D]. 孔曉紅.江南大學 2007
[3]Web服務組合關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 馮名正.東南大學 2006
[4]群集智能計算和多智能體技術(shù)及其在電力系統(tǒng)優(yōu)化運行中的應用研究[D]. 趙波.浙江大學 2005
碩士論文
[1]雷達協(xié)同干擾及效果評估技術(shù)研究[D]. 時滿麗.西安電子科技大學 2013
[2]對多威脅信號的干擾功率管理技術(shù)研究[D]. 歐陽小安.西安電子科技大學 2013
[3]基于蟻群算法的武器—目標分配問題研究[D]. 崔莉莉.上海交通大學 2011
[4]基于遺傳算法的網(wǎng)格能量優(yōu)化任務調(diào)度算法研究[D]. 宋曼.武漢理工大學 2009
本文編號:3344171
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