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基于改进人工蜂群算法的地面作战武器-目标分配

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兵工学报 2023年第7期44卷 2171-2183页

作者：褚凯轩常天庆张雷陆军装甲兵学院兵器与控制系北京100072 63963部队北京100072

为了提高地面分队火力分配的科学性,构建基于打击效益的地面作战武器目标分配(WTA)模型,针对战场上打击的收益和代价,制定合理的优化函数。通过对目标的威胁评估,判定打击的迫切性和必要性;通过对目标的战场价值判断,计算毁伤价值收益;... 详细信息

为了提高地面分队火力分配的科学性,构建基于打击效益的地面作战武器目标分配(WTA)模型,针对战场上打击的收益和代价,制定合理的优化函数。通过对目标的威胁评估,判定打击的迫切性和必要性;通过对目标的战场价值判断,计算毁伤价值收益;通过目标对武器的毁伤概率,预估我方武器的损失;通过分析敌我兵力对比和弹药储备情况,量化弹药的价值;通过分析敌我双方的战术意图,衡量打击的必要性和战术意图暴露的代价。针对WTA模型求解问题,提出一种改进人工蜂群算法,以提高算法的搜索方向性和迭代后期跳出局部最优能力,同时采用基于武器目标组合库的种群初始化策略,提高了算法初期种群质量。仿真算例表明了所提模型的科学性以及新算法在收敛速度、收敛精度和鲁棒性方面的优势。

关键词：武器目标分配打击效益人工蜂群算法武器目标组合

基于粒子群优化的多导弹动态武器目标分配算法

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南京航空航天大学学报 2023年第1期55卷 108-115页

作者：刘攀徐胜利张迪甄子洋南京航空航天大学自动化学院南京211106 上海机电工程研究所上海201109

针对复杂多变的未来战场环境,对空防御系统需要实现对多个目标进行武器分配。由于传统静态武器目标分配(Static weapon target assignment,SWTA)模型受到很多因素的限制,无法适应战场态势的快速变化。为了解决多导弹的动态武器目标分配(... 详细信息

针对复杂多变的未来战场环境,对空防御系统需要实现对多个目标进行武器分配。由于传统静态武器目标分配(Static weapon target assignment,SWTA)模型受到很多因素的限制,无法适应战场态势的快速变化。为了解决多导弹的动态武器目标分配(Dynamic weapon target assignment,DWTA)问题,将对空防御过程离散为多个阶段,并根据战场实时态势数据构建了DWTA的数学模型,提出了一种改进的粒子群优化算法,引入了武器转火时间窗等约束条件,在算法中考虑拦截概率和导弹耗费等多个指标。最后通过大量仿真实验,验证了粒子群算法进行多导弹目标分配的合理性和有效性。

关键词：粒子群算法态势评估空战对抗武器目标分配动态分配

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超视距空战中的多无人机武器目标分配方法

中国管理科学 2022年第3期30卷 248-257页

作者：马滢滢王国强胡笑旋罗贺合肥工业大学管理学院安徽合肥230009 过程优化与智能决策教育部重点实验室安徽合肥230009

武器目标分配问题是多无人机超视距空战中的关键决策问题之一。本文考虑超视距空战的强对抗、不确定等特点给武器目标分配问题带来的新挑战,基于纳什均衡博弈思想,将超视距空战中的多无人机武器目标分配问题建模为双矩阵博弈模型,其中,... 详细信息

武器目标分配问题是多无人机超视距空战中的关键决策问题之一。本文考虑超视距空战的强对抗、不确定等特点给武器目标分配问题带来的新挑战,基于纳什均衡博弈思想,将超视距空战中的多无人机武器目标分配问题建模为双矩阵博弈模型,其中,基于证据理论设计多级信息融合方法计算多个无人机对抗多个目标时的总攻击有效性。在此基础上,基于纳什均衡中策略被选择的概率与遗憾值之间的关系以及超视距空战需求,将双矩阵博弈模型转换为混合整数规划模型进行求解,并通过典型案例、数值实验、仿真实验对本文方法的计算过程和有效性进行分析。结果表明,本文方法能够有效给出超视距空战中的多无人机武器目标分配方案。

关键词：武器目标分配超视距空战无人机双矩阵博弈混合整数规划

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基于人工蜂群算法的大规模武器目标分配研究

哈尔滨工程大学学报 2024年第6期45卷 1187-1195页

作者：周玉虎王桐陈立伟付李悦韦正现哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 中国船舶工业系统工程研究院北京100094

针对大规模武器目标分配问题,本文提出一种改进的多目标武器目标分配模型,该模型将武器平台泛化为武器,并将武器平均飞行时间作为第2个优化目标。为有效解决这类问题,本文还提出了改进的自适应离散多目标人工蜂群算法。该算法基于人工... 详细信息

针对大规模武器目标分配问题,本文提出一种改进的多目标武器目标分配模型,该模型将武器平台泛化为武器,并将武器平均飞行时间作为第2个优化目标。为有效解决这类问题,本文还提出了改进的自适应离散多目标人工蜂群算法。该算法基于人工蜂群算法和非支配排序策略,引入了自适应算子操作数、重用蜜源探索信息的变异概率策略,并通过蜜源之间、蜜源与外部解集之间的交互以提高算法的收敛性,通过算子的随机选择保持种群多样性。最后通过不同规模武器目标分配的对比实验,证明了所提自适应算子操作数与重用蜜源探索次数的变异概率策略的有效性,并与MOABC、MOPSO、NSGA-II算法在反向世代距离、超体积、时间3个方面进行比较,本文算法能够在保证时效性的前提下得到质量更好的Pareto解集。

关键词：人工蜂群算法大规模武器目标分配多目标优化自适应算子操作数非支配排序

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基于匈牙利-模拟退火算法的多阶段武器目标分配方法

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系统工程与电子技术 2023年第11期45卷 3507-3514页

作者：常雪凝石建迈陈超黄金才国防科技大学系统工程学院湖南长沙410003

针对现代化战争中远程精确制导武器成本高昂以及武器发射平台数量有限的问题,研究了多阶段武器目标分配问题,以最小化武器成本为优化目标,建立了混合整数非线性规划模型。设计了一种集成匈牙利和模拟退火的混合智能搜索算法,首先根据待... 详细信息

针对现代化战争中远程精确制导武器成本高昂以及武器发射平台数量有限的问题,研究了多阶段武器目标分配问题,以最小化武器成本为优化目标,建立了混合整数非线性规划模型。设计了一种集成匈牙利和模拟退火的混合智能搜索算法,首先根据待攻击目标的时空状态与毁伤特性确定打击阶段、标记可松弛性。在模拟退火的框架下,基于目标的松弛性调整攻击阶段,再通过匈牙利算法计算每个阶段武器和目标的精确匹配方案。通过启发式算法和精确求解技术的结合,在保证求解质量的前提下,极大减少了计算时间。通过计算实验,与变邻域搜索算法进行了对比分析,验证了该算法在求解多阶段武器目标分配问题的有效性。仿真结果表明,所提算法在计算时间和求解效果上优于变邻域搜索算法。

关键词：武器目标分配多阶段匈牙利算法模拟退火算法

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基于粒子群遗传禁忌的武器目标分配优化算法

郑州大学学报（理学版） 2023年第5期55卷 1-10页

作者：佘维牛文涛孔德锋田钊郑州大学网络空间安全学院河南郑州450002 郑州市区块链与数据智能重点实验室河南郑州450002 军事科学院国防工程研究院工程防护研究所河南洛阳471023

针对传统的粒子群算法与遗传算法在解决武器目标分配优化时存在收敛精度不高的问题,提出了一种基于粒子群遗传禁忌的武器目标分配优化算法WTAO-PGT。通过引入自适应选择比例调控种群多样性,并改进遗传算法的交叉、变异算子以及禁忌搜索... 详细信息

针对传统的粒子群算法与遗传算法在解决武器目标分配优化时存在收敛精度不高的问题,提出了一种基于粒子群遗传禁忌的武器目标分配优化算法WTAO-PGT。通过引入自适应选择比例调控种群多样性,并改进遗传算法的交叉、变异算子以及禁忌搜索的邻域动作,使算法具有较强跳出局部极值的能力。仿真实验结果表明,所提算法在收敛精度上较粒子群禁忌混合搜索等算法有较大提升。

关键词：武器目标分配粒子群算法遗传算法禁忌搜索自适应选择比例邻域动作

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改进萤火虫算法的武器目标分配问题研究

现代电子技术 2024年第3期47卷 102-108页

作者：赵冬梅李玲宋阳海军大连舰艇学院基础部辽宁大连116018

武器目标分配(WTA)是指挥控制和任务规划领域的关键问题之一,萤火虫算法求解武器目标分配问题具有参数设置简单、执行效率高等优点。针对传统萤火虫算法易陷入局部极值,收敛速度和精度不高的弊端,从以下三个方面进行改进:初始化萤火虫... 详细信息

武器目标分配(WTA)是指挥控制和任务规划领域的关键问题之一,萤火虫算法求解武器目标分配问题具有参数设置简单、执行效率高等优点。针对传统萤火虫算法易陷入局部极值,收敛速度和精度不高的弊端,从以下三个方面进行改进:初始化萤火虫序列编码时融入PWLCM混沌优化以提高全局搜索能力;设置受迭代次数控制的服从半高斯分布的非均匀步长因子以兼顾算法的搜索能力和收敛性;设计基于排序的萤火虫更新策略同时融入交叉变异操作以提高算法的效率和准确性。为验证改进算法的先进性,先利用其求解4种典型测试函数的最优解,再求解WTA问题,并与传统萤火虫算法进行对比,仿真实验结果表明,改进后算法的评价函数值提高了2.1%,迭代次数减少了52.9%,改善了传统算法易陷入局部极值的缺点,提高了收敛速度和精度,提升了武器目标分配的效果。

关键词：萤火虫算法武器目标分配惩罚函数混沌初始化非均匀步长因子排序更新交叉变异测试函数

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改进多目标鲸鱼优化算法的武器目标分配研究

计算机应用与软件 2023年第12期40卷 248-254,276页

作者：邱少明刘良成杜秀丽吕亚娜王建伟大连大学通信与网络重点实验室辽宁大连116622

针对武器目标分配问题中存在求解精度低的问题,提出一种改进多目标鲸鱼优化算法(CMMWOA)的武器目标分配方法。通过分别计算鲸鱼个体的非支配等级和拥挤度大小,对鲸鱼种群进行排序,并在父代和子代个体中筛选出优秀个体组成下一代鲸鱼个体... 详细信息

针对武器目标分配问题中存在求解精度低的问题,提出一种改进多目标鲸鱼优化算法(CMMWOA)的武器目标分配方法。通过分别计算鲸鱼个体的非支配等级和拥挤度大小,对鲸鱼种群进行排序,并在父代和子代个体中筛选出优秀个体组成下一代鲸鱼个体,同时加入交叉和变异机制,增加鲸鱼种群间多样性。仿真结果表明,CMMWOA在5个多目标测试函数中,具有更好的寻优能力,在武器目标分配模型中,CMMWOA与其他算法那相比,在相同的条件下得到的目标分配的打击效果也是最大,验证了CMMWOA的有效性。

关键词：多目标鲸鱼优化算法武器目标分配非支配关系拥挤度大小精英选择交叉变异

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改进差分进化算法求解武器目标分配问题

系统工程与电子技术 2021年第4期43卷 1012-1021页

作者：吴文海郭晓峰周思羽高丽海军航空大学青岛校区航空仪电控制工程与指挥系山东青岛266041

针对武器目标分配问题求解收敛速度慢、搜索效率低、寻优精度差的问题,提出一种基于改进差分进化算法的武器目标分配方法。首先,建立多约束条件下武器目标分配优化模型,将动态武器目标分配问题离散为静态武器目标分配问题处理。其次,采... 详细信息

针对武器目标分配问题求解收敛速度慢、搜索效率低、寻优精度差的问题,提出一种基于改进差分进化算法的武器目标分配方法。首先,建立多约束条件下武器目标分配优化模型,将动态武器目标分配问题离散为静态武器目标分配问题处理。其次,采用随机邻域变异策略平衡差分进化算法全局探索和局部开发能力,采用基于历史存档的自适应参数整定方法,根据“精英”信息动态更新算法参数。最后,通过与5种变种差分进化算法的对比实验,验证了所提方法寻优精度高、收敛速度快、鲁棒性强的优点。

关键词：武器目标分配差分进化算法随机邻域自适应参数