申请/专利权人：西北工业大学

申请日：2021-08-03

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN113689087B

主分类号：G06F17/00

分类号：G06F17/00;G06Q10/06;G06Q10/04;G06N3/12;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2021.12.10#实质审查的生效;2021.11.23#公开

摘要：本发明提供了一种基于遗传算法的远程空中支援载机目标火力分配方法，根据载机武器配置、武器参数和态势威胁评估结果进行火力分配，计算杀伤每个目标所需各型号武器数量。本发明优化了远程空中支援载机的目标火力分配方法，由于采用了基于遗传算法的火力分配技术方案，运用该方案可使远程空中支援载机利用多种武器打击多个目标时，在消耗较少武器数的同时有效地杀伤敌方目标编队，获得较优作战效果的武器分配方案，解决了传统火力分配方法收敛速度慢且难以获得最优解的技术难题，使远程空中支援载机可以更好的为我方战机提供精确且强大的火力支援。

主权项：1.一种基于遗传算法的远程空中支援载机目标火力分配方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1：进行编码；共有b个型号共计M枚武器，第i个型号的武器有Mi枚，其中i＝1，2，...，b，则：M1+M2+…+Mb＝M共有c个目标，目标编号按威胁程度降序排列，各武器对目标的杀伤各自独立，第i个型号武器的单枚武器杀伤概率为pi，第i个型号武器攻击j号目标的数量为xij，0≤xij≤Mi，设qj-min为第j个目标的最大毁伤概率，第j个目标总毁伤概率大于qj-min时，目标被杀伤，其中j＝1，2，...，c；用矩阵X＝xij表示火力规划矩阵，将矩阵X按行拉直得到染色体编码，L为染色体长度，则有：L＝b×c；所述矩阵X＝xij表示火力规划矩阵，如表1所示：表1火力规划矩阵 1号目标 2号目标 … j号目标 … c号目标 1型武器 x11 x12 … x1j … x1c 2型武器 x21 x22 … x2j … x2c … … … … … … … i型武器 xi1 xi2 … xij … xic … … … … … … … b型武器 xb1 xb2 … xbj … xbc 步骤2：初始化种群；设最大进化代数为T，T为正整数，设种群规模为N，N为正整数，即代表种群中共包含N个个体，每个个体包含一条染色体，一个染色体上分布有L个基因；染色体中每个基因初始是随机生成的整数，由此形成初始种群；步骤3：建立适应度函数；为保证目标被杀伤的同时减少武器资源消耗，将消耗的武器总数作为目标函数；设每条染色体所代表的消耗武器数量为Mw，其中Mw为该染色体上所有基因的数值求和，则有： 其中，xij为第i个型号武器攻击j号目标的数量，c为目标数量，b为武器型号的种类数量；初始适应度函数为f0x，则有： 其中，M为可用武器的总数；建立约束：第i个型号的xij枚武器打击j号目标，造成毁伤的概率为βij，则有： 其中，pi为第i个型号武器的单枚武器杀伤概率；那么，j号目标的总毁伤概率Qj则为： 约束条件分别为武器数量约束和杀伤概率约束，依次如下： Qj≥qj-minj＝1,2,…,c指示函数为Gx，则有： 适应度函数为Fx，则有：Fx＝f0x×Gx步骤4：“环境”选择；初始种群作为父代种群，从初始种群中随机选择2个个体，根据每个个体的适应度值，选择其中适应度值较大的个体进入子代种群，重复该操作，直到子代种群规模达到父代种群规模；步骤5：基因进行重组与变异；所述步骤5中，基因进行重组与变异的具体步骤为：染色体交叉概率为pc，将步骤4得到的子代种群中的个体随机成对作为父代，对父代以pc概率进行交换，产生随机数r1∈[0,1]，若r1Pc则发生交换，从父代的染色体中选取随机一点为交叉点，交换交叉点之后的基因，获得子代；如果父代未发生交换，那么由父代产生子代；染色体变异概率为pm，对子代中每个个体以变异概率pm进行变异，产生随机数r2∈[0,1]，若r2Pm则发生变异，随机确定变异发生的点位，将该点位上的基因变成随机整数，由子代组成新的种群；步骤6：判断是否满足终止条件：针对步骤5得到的新的种群，若进化代数小于T，则进化代数加1并返回步骤4；若进化代数等于T，则进入步骤7；步骤7：输出适应度最优个体对应火力规划矩阵：计算跳出循环后种群中每个个体的适应度Fx，选出适应度最高的个体作为最优个体，并由该最优个体的染色体编码得到所对应的火力规划矩阵Xf，通过火力规划矩阵Xf得到远程空中支援载机的火力分配方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北工业大学 一种基于遗传算法的远程空中支援载机目标火力分配方法

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