申请/专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学

申请日：2019-08-02

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN111709547B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q50/26;G06N3/006

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2020.10.27#实质审查的生效;2020.09.25#公开

摘要：一种基于多目标粒子群算法的武器‑目标分配解决方法，首先根据条件数据建立多个优化目标函数并设置与函数数量相同的从种群和一个主种群。为每个从种群分别生成可行解作为种群粒子并初始化，主种群和从种群协同使用粒子群算法进化，从种群搜索非劣解并转移到主种群，主种群修复非劣解之间的间隙、产生较优的Pareto最优解集。迭代更新主种群和从种群直至终止。本发明的方法符合武器‑目标分配问题同时考虑多个优化目标、满足多个作战意图的需求，而且解决了现有技术要么获得Pareto最优解集的分布性较差，要么算法容易早熟收敛、求解精度差的问题。

主权项：1.一种基于多目标粒子群算法的武器-目标分配解决方法，包含以下步骤：S100.根据武器-目标分配的条件数据和优化目标建模，根据优化目标的函数数量确定从种群数量，从种群数量等于优化目标的函数模型数量；S200.为每个从种群分别生成可行解作为种群粒子并初始化；主种群初始化为空；S300.主种群和从种群协同使用粒子群算法进化；从种群先更新粒子，搜索对应目标函数的最优解，确定种群中的非劣解并转移到主种群中；主种群更新粒子后，接收从种群的所有非劣解，再进一步搜索非劣解产生Pareto最优解集；S400.判断是否满足终止条件，如果满足终止条件则输出Pareto最优解集作为结果，否则转入步骤S300；S100中优化目标包括作战效能最大化和武器用量最少，作战效能为削减目标的作战价值；作战效能f1和武器用量f2的函数分别表示为： 和 其中Vj为削弱目标的作战价值，pij为第i型武器打击第j个目标的毁伤概率，mij为第i型武器作用于打击第j个目标的数量，M为地面目标类的数量，N为武器型号的数量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军火箭军工程大学 一种基于多目标粒子群算法的武器-目标分配解决方法

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