申请/专利权人：西北核技术研究所

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117744768A

主分类号：G06N3/126

分类号：G06N3/126;G06N7/01;G06Q10/0631;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及一种基于遗传‑蒙特卡洛联合算法的导弹火力规划方法，该方法在传统基于遗传算法进行导弹火力规划的基础上利用蒙特卡洛方法将武器弹道误差的影响引入适应度函数计算中，通过瞄准点优化对弹道误差造成的毁伤效能下降进行了补偿。利用本发明遗传‑蒙卡联合算法求解出的最佳瞄准点，相较于标准遗传算法求解结果具有更强的毁伤效能。

主权项：1.一种基于遗传-蒙特卡洛联合算法的导弹火力规划方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤1、初始化参数；步骤2、在瞄准点的可行域内随机生成指定数量的打击方案，对每个打击方案内所有导弹的瞄准点坐标进行合并，构成一个染色体；步骤3、计算染色体的个体适应度；3.1、对染色体内的瞄准点引入随机扰动，得到扰动后的瞄准点Pe： 式中，Pa为瞄准点，randn1,2为1行2列的向量，其中元素是均值为0，标准差为1的正态分布随机数；CEP为圆概率偏差CEP，CEP＝0.59×σx+σy，式中，σx，y表示在坐标轴方向的落点散布标准差，取σx＝σy；3.2、计算扰动后的瞄准点构成的打击方案造成的毁伤结果；3.3、对染色体内的瞄准点重复引入随机扰动，直至循环达到蒙卡循环次数；3.4、对所有毁伤结果求均值，作为染色体个体适应度值；步骤4、对所有染色体的个体适应度值进行排序并选择指定数量的优势染色体个体；步骤5、对优势染色体个体进行交叉、变异形成新个体，形成子代染色体；步骤6、重新计算子代染色体的个体适应度值，并重复步骤4和步骤5，直至达到最大遗传代数；步骤7、输出最优的适应度值及对应的染色体个体，该染色体对应的瞄准点为最优导弹火力规划方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北核技术研究所 基于遗传-蒙特卡洛联合算法的导弹火力规划方法

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