动态武器目标分配问题的DWTA—GA算法

首先介绍求解静态武器目标分配问题的贪心算法,它是求解动态武器目标分配ＤＷＴＡ问题的基础。然后,笔者提出了基于遗传算法ＧＡ态武器目标分配策略ＤＷＴＡ－ＧＡ。实验结果表明,新提出的基于遗传算法的动态武器目标分配策略是有效的。     

基于Memetic算法的动态武器目标分配问题研究

考虑时间和空间的影响,动态武器目标分配是一个复杂的问题。针对时间和空间对武器目标分配过程的约束,建立了动态武器目标分配数学模型;提出了一种Memetic算法来解该问题,采用遗传算法作为全局搜索策略,模拟退火算法作为局部搜索策略,根据Any-time算法的特性,设置了一种有限时间元级控制策略来响应分配动态过程。最后,通过仿真实例,验证了该算法的有效性和实用性。     

舰艇编队协同防空武器优化分配算法

为提高舰艇编队协同防空武器的使用效率,基于最短时间内毁伤最多目标的原则,建立了武器优化分配的0-1规划模型,并给出了遗传算法求解该模型的具体步骤.计算表明,0-1规划模型及遗传算法具有适应性强、收敛速度快等优点.算法为解决舰艇编队较大规模武器优化分配问题提供了一种有效的方法.     

基于规则评价的武器目标分配方法

遗传算法、蚁群算法、粒子群优化算法等解决武器目标分配问题的典型方法尚不能满足工程应用的要求,为了提高舰艇对反舰导弹防御过程中的武器目标分配问题的工程化水平,采用系统分析的方法,提出一组适应舰艇火力通道组织的火力分配规则,设计了基于规则评价的武器目标分配方法,建立了评价函数及求解过程,并分析了算法的复杂度,该方法可以使目标分配结果与规则的符合度直观明确,更符合指挥员的自然决策思维过程,具有很好的工程实用价值。     

基于多目标优化遗传算法的武器-目标分配

针对武器‐目标火力分配问题,建立了基于效能最大和用弹量最少的多目标优化模型。基于 Pareto集非劣分层思想对遗传算法进行改进,利用非劣分层遗传算法处理武器‐目标分配多目标优化问题。非劣分层遗传算法通过对种群内的所有个体的多个目标函数进行非劣分层排序来度量个体的适应能力,通过遗传算法实现多样性进化操作,能够获取Pareto最优解集,以供决策者参考。仿真试验表明：该方法能够获得满意的分配结果,方便快捷地解决多平台多类型武器‐目标分配问题。     

基于MAS的多平台协同作战分布式武器目标分配研究

针对多平台协同作战的武器目标分配问题,提出了基于MAS的分布式武器目标分配方法。首先建立了分布式武器目标分配的体系结构及其相应的智能体,然后提出了基于合同网协议的分布式分配策略,最后以图例的形式展示了基于合同网协议的分布式分配过程,证明了该方法的可行性和实用性。     

基于云进化策略的软件可靠性分配

软件可靠性分配是保证软件质量的重要方法之一。该文提出了一种基于云模型的进化策略,并应用于求解软件可靠性分配模型,实例表明可以得到比常规的数值方法及遗传算法更精确的结果。     

舰艇编队火力分配决策模型研究

根据舰艇编队防空目标分配特点,建立目标优化分配数学模型。在此基础上,结合运筹学动态规划遗传算法对模型进行求解,通过实例分析表明,所提出的方法较好地解决了舰艇部队火力分配决策问题。为舰艇部队指挥员进行火力分配决策提供了一种有效的参考方法。     

基于量子遗传算法的光电干扰资源优化分配研究

结合光电信息系统作战运筹中目标分配原则,建立了干扰资源优化分配模型。给出了基于量子遗传算法的模型求解方法及步骤,并进行了实例仿真,得出了最佳干扰资源分配方案。仿真结果表明,该方法优于遗传算法,对于求解干扰资源优化分配模型是有效、可行的。     

基于载弹量约束的舰艇目标价值分析和导弹分配方案

论文以水面舰艇上的主要武器——舰载导弹武器携载数量存在约束情况为背景,首先定义了水面舰艇的作战任务,确定了目标价值的指标体系。然后以目标价值和毁伤概率乘积作为单个任务价值,提出以总任务价值最大为目标函数,求解对不同目标平台的舰载导弹分配数量的计算模型。通过对常见火力分配问题求解思路的改进简化计算过程,提高计算效率,希望能够为舰艇在出海实战前的火力配置提供参考。