空地多目標(biāo)火力分配是機(jī)載空地多目標(biāo)攻擊系統(tǒng)的核心。分析了空地多目標(biāo)火力分配問(wèn)題的特點(diǎn),提出了不同的最優(yōu)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),并根據(jù)其對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)建立了3種空地多目標(biāo)火力分配模型。以自適應(yīng)蟻群算法為基礎(chǔ),利用遺傳算子進(jìn)行交叉變異操作,結(jié)合粒子群算法的思想修改信息素更新規(guī)則,給出了融合算法求解空地多目標(biāo)火力分配問(wèn)題的步驟。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了融合算法的有效性。 

【文章來(lái)源】：電光與控制. 2019,26(11)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

平均目標(biāo)函數(shù)和最大目標(biāo)函數(shù)Fig．1Averageobjectivefunctionandmaximum

?6，4，4，2，3，5，5，1，4)，表示分配方案為:武器W11打擊目標(biāo)T1;武器W1，W7打擊目標(biāo)T2;武器W3，W8打擊目標(biāo)T3;武器W5，W6，W12打擊目標(biāo)T4;武器W9，W10打擊目標(biāo)T5;武器W2，W4打擊目標(biāo)T6。此時(shí)達(dá)到最大的綜合目標(biāo)函數(shù)。利用融合算法計(jì)算運(yùn)行30次來(lái)研究其穩(wěn)定性，求得融合算法的最優(yōu)解為596．9，最差解為571．9，平均解為587．3，融合算法的波動(dòng)性如圖2所示。．圖1平均目標(biāo)函數(shù)和最大目標(biāo)函數(shù)Fig．1Averageobjectivefunctionandmaximumobjectivefunction圖2融合算法的波動(dòng)性Fig．2Thevolatilityofthefusionalgorithm5結(jié)束語(yǔ)空地多目標(biāo)攻擊火力分配是機(jī)載空地多目標(biāo)攻擊系統(tǒng)的核心。本文以最小武器價(jià)值損耗達(dá)到最大毀傷價(jià)值的原則為綜合目標(biāo)函數(shù)，建立了空地多目標(biāo)火力分配數(shù)學(xué)模型，并提出了利用融合算法求解模型的方法，為尋求空地多目標(biāo)火力分配最優(yōu)方案探求了一條有效的解決途徑。參考文獻(xiàn)［1］張紅，丁全心，劉啟明．多目標(biāo)攻擊的目標(biāo)分配［J］．電光與控制，2001，8(s1):66-69．［2］范潔，劉玉樹，龔元明，等．基于混合蟻群算法的WTA問(wèn)題求解［J］．計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2005(10):59-61．［3］黃俊．武器－目標(biāo)分配問(wèn)題建模研究［D］．武漢:華中科技大學(xué)，2016．［4］于雷，任波，魯藝．自適應(yīng)蟻群算法的多機(jī)協(xié)同空戰(zhàn)目標(biāo)分配方法［J］．火力與指揮控制，2008，33(6):49-51．［5］柏繼云．蟻群優(yōu)化?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]自適應(yīng)蟻群算法的多機(jī)協(xié)同空戰(zhàn)目標(biāo)分配方法[J]. 于雷,任波,魯藝.  火力與指揮控制. 2008(06)
[2]基于混合蟻群算法的WTA問(wèn)題求解[J]. 范潔,劉玉樹,龔元明,陳云飛.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2005(10)
[3]多目標(biāo)攻擊的目標(biāo)分配[J]. 張紅,丁全心,劉啟明.  電光與控制. 2001(S1)

博士論文
[1]蟻群優(yōu)化算法及覓食行為模型研究[D]. 柏繼云.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[2]粒子群算法的基本理論及其改進(jìn)研究[D]. 劉建華.中南大學(xué) 2009

碩士論文
[1]武器—目標(biāo)分配問(wèn)題建模研究[D]. 黃俊.華中科技大學(xué) 2016
[2]基于蟻群算法的武器—目標(biāo)分配問(wèn)題研究[D]. 崔莉莉.上海交通大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3063877