依靠經(jīng)驗決策或簡單的模板匹配的傳統(tǒng)干擾資源決策方式難以適應(yīng)當(dāng)前復(fù)雜的電磁環(huán)境。針對雷達(dá)干擾資源決策的智能化需求展開研究,將干擾資源調(diào)度建模為多目標(biāo)優(yōu)化問題,以最大化整體干擾效能、最小化干擾總功率、最小化作戰(zhàn)損失為目標(biāo)函數(shù)建立干擾資源調(diào)度模型,利用一種多目標(biāo)灰狼算法（MOGWO）求解問題模型Pareto前沿,以最優(yōu)解集代替最優(yōu)解,再根據(jù)戰(zhàn)場實際情況選擇最佳調(diào)度方案,使決策方案更加科學(xué)合理。實驗結(jié)果表明,MOGWO算法能夠克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收斂的缺陷,有較高的搜索效率,算法的尋優(yōu)能力和穩(wěn)定性均優(yōu)于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。 

【文章來源】：北京航空航天大學(xué)學(xué)報. 2020,46(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

灰狼等級分類及其主要職責(zé)

擁擠度示意圖

MOGWO算法流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進灰狼優(yōu)化算法的電子干擾機空域劃設(shè)[J]. 王晴昊,姚登凱,趙顧顥.  航空工程進展. 2018(03)
[2]基于改進NSGA2算法的多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度[J]. 陳輔斌,李忠學(xué),楊喜娟.  工業(yè)工程. 2018(02)
[3]多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法的改進策略研究[J]. 崔明朗,杜海文,魏政磊,李聰.  計算機工程與應(yīng)用. 2018(05)
[4]應(yīng)用二次過濾模型的干擾任務(wù)分配[J]. 咼鵬程,王星,程嗣怡,王玉冰.  電訊技術(shù). 2018(02)
[5]基于模糊層次分析法的雷達(dá)導(dǎo)引頭干擾效能評估[J]. 楊遠(yuǎn)志,王星,程嗣怡,周東青.  火力與指揮控制. 2016(10)
[6]雷達(dá)干擾資源優(yōu)化分配模型和算法研究[J]. 劉陳,劉以安,薛松.  計算機仿真. 2016(05)
[7]基于改進離散布谷鳥算法的干擾資源分配研究[J]. 李東生,高楊,雍愛霞.  電子與信息學(xué)報. 2016(04)
[8]認(rèn)知電子戰(zhàn)概述[J]. 范忠亮,朱耿尚,胡元奎.  電子信息對抗技術(shù). 2015(01)

碩士論文
[1]多平臺干擾資源智能調(diào)度模型與方法[D]. 熊維毅.西南交通大學(xué) 2017



本文編號：2985216