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基于隱式馬爾科夫模型的艦隊應(yīng)召搜潛方法

發(fā)布時間:2021-03-10 07:44
  [目的]為提高搜索到目標潛艇的概率,更有效地開展水面艦艇編隊搜潛行動,對艦艇應(yīng)召搜潛路徑規(guī)劃問題進行研究。[方法]首先,構(gòu)建基于隱式馬爾科夫模型(HMM)框架的水面艦艇應(yīng)召搜潛模型,設(shè)計兩階段啟發(fā)式求解的方法,使搜潛命中概率期望值最大,利用進化算法(EA),通過對種群內(nèi)的個體進行交叉和變異操作,避免出現(xiàn)局部最優(yōu)的問題,并與常規(guī)搜潛方法進行對比;然后,通過實驗研究不同分割策略對路徑優(yōu)化的影響。[結(jié)果]單艦搜潛和多艦搜潛的仿真實驗表明,采用所提方法能夠獲得最大化搜潛命中概率期望值以及最優(yōu)搜潛路徑。而分割次數(shù)的實驗表明,合理的重新劃分搜潛區(qū)域,有利于找到總體更優(yōu)的搜潛路徑。[結(jié)論]該模型能找到最優(yōu)搜潛路徑,有效提高水面艦艇編隊搜潛效率。 

【文章來源】:中國艦船研究. 2019,14(06)北大核心

【文章頁數(shù)】:9 頁

【部分圖文】:

基于隱式馬爾科夫模型的艦隊應(yīng)召搜潛方法


搜潛馬爾科夫鏈Fig.1Markovchainofsearchingsubmarine觀察結(jié)果時刻k=12T+1kO1O2OT+1Ok

過程圖,基因,染色體,子代


。2)交叉操作。本文中,交叉操作時需要雙親對應(yīng)的搜索者在某一基因位點有相同值,即都搜索過此單元格區(qū)域,這是對其進行交叉操作的前提。每個搜索者在進行交叉操作后需要保證長度不變,如此才能保證交叉操作后子代的染色體的長度與雙親是一樣的。但往往雙親是在不同時刻對同一單元格進行搜潛,故交叉操作后搜潛路徑會有加長和縮短的現(xiàn)象,為保證染色體長度不變,需對染色體進行剩余切割操作和不足增添操作,單個搜索者搜索步長為8單元的染色體交叉如圖4所示。圖4中:黃色表示某搜索者的初始位置,第1個基因需要根據(jù)此位置生成;紅色表示2個搜索者都對此位置進行了搜索,所以可以對染色體進行交叉操作。由于交叉點在雙親中的位置不同,為了保證交叉操作后染色體長度不變,需要在此操作后的染色體末端進行基因刪除以及基因隨機生成的操作。鑒于一條染色體對應(yīng)了多個搜索者,所以一條染色體最多可以進行m次交叉操作。3)變異操作。對選中的基因進行操作,根據(jù)該基因的前、后基因,決定是否對其刪除或者進行上、下、左、右平移。若前基因和后基因在同一行或者同一列,則上、下、左、右移動,否則刪除。在進行這些操作后,基因在對應(yīng)的空間位置會出現(xiàn)不連續(xù)情況,需要對基因進行增添操作使其連續(xù),這樣又可能造成染色體變長,故還需要對染色體末端進行刪除部分基因的操作。圖5所示的是一個搜索路徑步長為6單元的染色體且共有2種可能的變異過程,圖6所示為變異操作的總體流程。4仿真實驗4.1單艦搜潛限定整個搜潛過程總的時間步長K=10,定義每個步長為搜索者從一個單元格到相鄰單元格圖4染色體交叉過程圖Fig.4Theprocessofchromosomecrossoverpi雙親x111

過程圖,基因,染色體變異,子代


色體長度不變,需要在此操作后的染色體末端進行基因刪除以及基因隨機生成的操作。鑒于一條染色體對應(yīng)了多個搜索者,所以一條染色體最多可以進行m次交叉操作。3)變異操作。對選中的基因進行操作,根據(jù)該基因的前、后基因,決定是否對其刪除或者進行上、下、左、右平移。若前基因和后基因在同一行或者同一列,則上、下、左、右移動,否則刪除。在進行這些操作后,基因在對應(yīng)的空間位置會出現(xiàn)不連續(xù)情況,需要對基因進行增添操作使其連續(xù),這樣又可能造成染色體變長,故還需要對染色體末端進行刪除部分基因的操作。圖5所示的是一個搜索路徑步長為6單元的染色體且共有2種可能的變異過程,圖6所示為變異操作的總體流程。4仿真實驗4.1單艦搜潛限定整個搜潛過程總的時間步長K=10,定義每個步長為搜索者從一個單元格到相鄰單元格圖4染色體交叉過程圖Fig.4Theprocessofchromosomecrossoverpi雙親x111x112…x11Nx211x212…x21Nx1i1x1i2…x1iNx2i1x2i2…x2iNx1M1x1M2…x1MNx2M1x2M2…x2MN……父代子代交叉隨機生成基因刪除多余基因圖5染色體變異過程Fig.5Theprocessofchromosomemutationx11x12…x1N父代子代變異增添基因刪除基因增添基因變異父代pixi1xi2…xiNxM1xM2…xMN……搜索者參數(shù)(搜索者數(shù)量、搜索范圍等),目標參數(shù)(目標轉(zhuǎn)移矩陣、初始分布等)初始化搜索區(qū)域M×N,全部搜索者集合μ={1,2,…,m},總搜索時間步數(shù)K,目標先驗概率應(yīng)用最近鄰算法和EA算法進行搜索區(qū)域?

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于協(xié)同進化算法的多艦擴方應(yīng)召反潛搜索方法[J]. 趙亮,任耀峰,張獻.  兵工自動化. 2017(12)
[2]艦艇編隊協(xié)同應(yīng)召搜索最優(yōu)路徑規(guī)劃方法[J]. 趙亮,任耀峰,張獻.  指揮控制與仿真. 2017(02)
[3]水面艦艇對潛搜索仿真與分析(英文)[J]. 沈治河,宋保維,李延龍,劉峰.  系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2008(13)
[4]反潛編隊應(yīng)召搜索能力計算及效果評估[J]. 門金柱,周明,倫九凱.  指揮控制與仿真. 2008(01)
[5]水面艦艇編隊對潛搜索效能評估模型[J]. 王義濤,馬政偉.  軍事運籌與系統(tǒng)工程. 2007(04)
[6]基于K-最近鄰算法的未知病毒檢測[J]. 張波云,殷建平,張鼎興,嵩敬波.  計算機工程與應(yīng)用. 2005(06)
[7]馬爾柯夫分析法在教學(xué)質(zhì)量評價中的應(yīng)用[J]. 王宗篪.  三明師專學(xué)報(社會科學(xué)專輯). 1995(03)

碩士論文
[1]進化計算在優(yōu)化問題中的應(yīng)用[D]. 陳偉.武漢理工大學(xué) 2010
[2]基于遺傳算法的分形二值圖像壓縮研究與實現(xiàn)[D]. 鄭鴦.武漢理工大學(xué) 2005



本文編號:3074319

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