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基于多要素改进NSGA-Ⅱ的小直径制导炸弹空面打击最优火力分配方法

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航空学报 2023年第17期44卷 197-212页

作者：毕文豪周久力段晓波张安徐双飞西北工业大学航空学院西安710072

为了最大化提升小直径制导炸弹对面积目标的打击效率,提出基于多要素改进的非支配排序遗传算法的小直径制导炸弹空面打击最优火力分配方法。考虑制导炸弹的误差散布,运用网格法建立了单枚制导炸弹的打击效率评定模型,从而在此基础上建... 详细信息

为了最大化提升小直径制导炸弹对面积目标的打击效率,提出基于多要素改进的非支配排序遗传算法的小直径制导炸弹空面打击最优火力分配方法。考虑制导炸弹的误差散布,运用网格法建立了单枚制导炸弹的打击效率评定模型,从而在此基础上建立了多枚制导炸弹的最优火力分配模型;构建了打击效率最大和用弹量最小的优化目标函数,建立了制导炸弹的最优火力分配模型。通过引入概率选择算子、混合交叉算子、改进精英保留策略对NSGA-Ⅱ算法中的多要素进行改进,增强算法的全局搜索能力,提升算法性能。仿真结果表明,MFM-NSGA-Ⅱ算法能够获得有效的小直径制导炸弹最优火力分配方案,最优火力分配结果对应的用弹量随场景参数的变化而改变,并且本文方法求解质量优于原NSGA-II算法和多目标粒子群算法。

关键词：小直径制导炸弹面积目标火力分配多目标优化 NSGA-Ⅱ

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基于改进遗传算法的火力分配寻优模型研究

南京理工大学学报 2023年第1期47卷 33-40页

作者：季顺松黄炎焱张寒陈天德南京理工大学自动化学院江苏南京210094

为求解远程火力打击方案优化问题,设计一种基于剪枝的改进遗传算法。基于不同时期的种群适应度,调整自适应选择策略和自适应交叉策略,提高了算法的收敛精度,加快了收敛速度。在确保种群多样性的前提下,保证了算法的收敛性。仿真试验对... 详细信息

为求解远程火力打击方案优化问题,设计一种基于剪枝的改进遗传算法。基于不同时期的种群适应度,调整自适应选择策略和自适应交叉策略,提高了算法的收敛精度,加快了收敛速度。在确保种群多样性的前提下,保证了算法的收敛性。仿真试验对比结果分析表明所设计的改进算法具有更高效的寻优能力。

关键词：火力分配遗传算法适应度函数剪枝法自适应

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基于改进离散狼群算法的火力分配

火力与指挥控制 2024年第5期49卷 67-73页

作者：杨聿壬郭江宇靳文兵赵慧武北方自动控制技术研究所太原030006

随着无人机和智能弹药协同的兴起,进行高效的火力分配成为研究重点。传统的数学模型过于单一,不满足空对地合理分配需求;目前常用的元启发算法迭代较慢且容易陷入局部最优解。为了解决火力分配问题,提出了一种新的数学模型和改进离散狼... 详细信息

随着无人机和智能弹药协同的兴起,进行高效的火力分配成为研究重点。传统的数学模型过于单一,不满足空对地合理分配需求;目前常用的元启发算法迭代较慢且容易陷入局部最优解。为了解决火力分配问题,提出了一种新的数学模型和改进离散狼群算法。模型兼顾摧毁目标价值最大化、己方损耗最小化、弹药协同打击;引入莱维飞行策略、汉明距离和编码段替换改进狼群算法中的智能行为。通过对比仿真,验证了新算法的高效性和可行性。

关键词：火力分配离散狼群算法莱维飞行汉明距离组合优化模型

火力分配多目标规划模型的改进MOPSO算法

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系统工程与电子技术 2013年第2期35卷 326-330页

作者：刘晓刘忠侯文姝许江湖海军工程大学电子工程学院中国人民解放军91919部队

提出一种改进的多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,通过化解约束条件、修改速度和位置更新等使该算法适于求解火力分配多目标规划模型。最终求解的非劣解集构成Pareto前沿,体现增加火力单... 详细信息

提出一种改进的多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,通过化解约束条件、修改速度和位置更新等使该算法适于求解火力分配多目标规划模型。最终求解的非劣解集构成Pareto前沿,体现增加火力单元数量对射击效能的影响,决策者可按照意图从中选取最终解。不考虑多目标规划模型中的属性目标,对敌毁伤概率随迭代步数演变与单目标函数相比,收敛性能相同,最大值相近,验证了所提算法的有效性。

关键词：火力分配多目标规划多目标粒子群优化反导

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基于深度强化学习的无人战车多回合火力分配

火力与指挥控制 2023年第7期48卷 79-84页

作者：刘诗瑶王明张耀李飞郝宇欣李强强北方自动控制技术研究所太原030006

针对传统火力分配方法只能输出单个回合局部最优火力分配结果的问题,提出一种基于深度强化学习的无人战车分队多回合火力分配方法。分析了无人战车分队作战问题,建立了基于马尔科夫决策的火力分配模型;采用DQN算法进行火力分配模型求解... 详细信息

针对传统火力分配方法只能输出单个回合局部最优火力分配结果的问题,提出一种基于深度强化学习的无人战车分队多回合火力分配方法。分析了无人战车分队作战问题,建立了基于马尔科夫决策的火力分配模型;采用DQN算法进行火力分配模型求解,计算出整个作战过程中多回合火力分配结果;对该方法的可行性进行了仿真验证,仿真结果表明:该方法可以输出无人战车分队整个作战过程全局最优的火力分配结果,更加适应高动态强对抗的实际战场环境,未来可以应用到无人战车分队作战中。

关键词：火力分配无人战车分队深度强化学习多回合 DQN

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变通讯条件下弹群火力分配方法

指挥与控制学报 2024年第1期10卷 106-111页

作者：郭卫燕鲁涛王硕阎岩中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中国航天科技创新研究院北京100076

多导弹-多目标的空地战斗中,通过最优火力分配实现打击毁伤最大化,是取得战斗胜利的重要因素。传统火力分配方法默认弹载通讯条件稳定且不受干扰,将火力分配问题转化为最优求解问题。但实际战斗中,弹群受到来自敌方的固定及机动电子干扰... 详细信息

多导弹-多目标的空地战斗中,通过最优火力分配实现打击毁伤最大化,是取得战斗胜利的重要因素。传统火力分配方法默认弹载通讯条件稳定且不受干扰,将火力分配问题转化为最优求解问题。但实际战斗中,弹群受到来自敌方的固定及机动电子干扰,通讯条件受到极大挑战,考虑攻击前的通讯变化成为智能弹群发展的趋势。针对变通讯条件下的弹群火力分配问题,提出一种基于知识引导和遗传算法相融合的火力分配方法,实现变通讯条件下最优火力分配方案的稳定求解,仿真实验结果表明,该算法可以有效解决变通信条件下弹群针对目标的火力分配问题,为多导弹-多目标空地作战的火力分配决策提供支持。

关键词：火力分配弹群变通讯改进遗传算法

基于多要素改进NSGA-II的小直径制导炸弹空面打击最优火力分配方法

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航空学报 2023年

作者：毕文豪周久力段晓波张安徐双飞西北工业大学航空学院

为了最大化提升小直径制导炸弹对面积目标的打击效率，本文提出了基于多要素改进的非支配排序遗传算法（Multi-Factors Modified Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II, MFM-NSGA-II）的小直径制导炸弹空面打击最优火力分配方法... 详细信息

为了最大化提升小直径制导炸弹对面积目标的打击效率，本文提出了基于多要素改进的非支配排序遗传算法（Multi-Factors Modified Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II, MFM-NSGA-II）的小直径制导炸弹空面打击最优火力分配方法。考虑制导炸弹的误差散布，运用网格法建立了单枚制导炸弹的打击效率评定模型，从而在此基础上建立了多枚制导炸弹的最优火力分配模型；构建了打击效率最大和用弹量最小的优化目标函数，建立了制导炸弹的最优火力分配模型。通过引入概率选择算子、混合交叉算子、改进精英保留策略对NSGA-II算法(Non-Dominated SortingGenetic Algorithm-II)中的多要素进行改进，增强算法的全局搜索能力，提升算法性能。仿真结果表明，MFM-NSGA-II算法能够获得有效的小直径制导炸弹最优火力分配方案，最优火力分配结果对应的用弹量随场景参数的变化而改变，并且本文方法求解质量优于原NSGA-II算法和多目标粒子群算法（Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO）。

关键词：小直径制导炸弹面积目标火力分配多目标优化 NSGA-II

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基于量子遗传算法的火力分配

火力与指挥控制 2023年第5期48卷 53-57,65页

作者：李闪王新宇麻志强卫景宠田杰北方自动控制技术研究所太原030006

在使用遗传算法求解多目标的防空火力问题中,遗传算法的参数选择直接影响分配结果好坏,且分配结果差异性大。针对这种问题,根据防空火力和空中目标的特点建立相应的数学模型,结合量子遗传算法来解决多目标火力分配难题。数据仿真结果表... 详细信息

在使用遗传算法求解多目标的防空火力问题中,遗传算法的参数选择直接影响分配结果好坏,且分配结果差异性大。针对这种问题,根据防空火力和空中目标的特点建立相应的数学模型,结合量子遗传算法来解决多目标火力分配难题。数据仿真结果表明,量子遗传算法在解决多目标火力分配问题中有较强的可行性和有效性,火力分配结果与遗传算法相比在最优解与稳定性上均有所提升。

关键词：多目标防空火力分配遗传算法量子遗传算法

基于NSGA-Ⅲ算法的集群目标来袭火力分配建模与优化

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兵工学报 2021年第8期42卷 1771-1779页

作者：聂俊峰陈行军苏琦海军大连舰艇学院作战软件与仿真研究所辽宁大连116018

火力分配建模与优化作为集群目标来袭防御任务规划的关键环节,对提高防御效果、保证任务完成质量具有重要意义。针对集群目标来袭防御策略呈现出由传统点对点饱和攻击向合理火力覆盖转变的基本趋势,建立以攻击效益最大、自身剩余价值最... 详细信息

火力分配建模与优化作为集群目标来袭防御任务规划的关键环节,对提高防御效果、保证任务完成质量具有重要意义。针对集群目标来袭防御策略呈现出由传统点对点饱和攻击向合理火力覆盖转变的基本趋势,建立以攻击效益最大、自身剩余价值最大、武器消耗最小为目标函数,以毁伤门限、武器资源总数和0-1整数约束为约束条件的集群目标火力分配模型;提出基于非支配排序遗传算法-Ⅲ(NSGA-Ⅲ)的集群目标来袭火力分配优化框架,给出具体的优化流程;面向想定的作战任务进行仿真实现,并通过收敛性指标和间距指标对NSGA-Ⅲ算法与第2代强度Pareto进化算法、NSGA-Ⅱ算法的性能进行对比分析。结果表明,NSGA-Ⅲ算法各项性能更优,能够更有效地解决集群目标来袭火力分配建模与优化问题。

关键词：集群目标火力分配多目标进化算法 NSGA-Ⅲ