逆转变异蚁群算法在CGF多目标分配中的应用

2012-07-04张立民刘文彪

电光与控制 2012年3期

关键词：分配

张媛，张立民，刘文彪，陈洁

(海军航空工程学院，a.4系;b.7系;c.3系，山东烟台 264001)

0 引言

目标选择属于组合优化的NP问题，其目的是通过目标排序，确定目标的优先级，将优化目标分配给各友机，以便各CGF(Computer Generated Forces)实体采取有针对性的应对措施。虚拟空战仿真中的目标分配是许多CGF作战飞机行为决策的基础，它模拟的准确性直接影响其他CGF实体行为和实体模拟的真实性。

近年来，在多机协同目标分配决策仿真中，文献［1－5］采用遗传算法解决最优目标的分配问题。虽然遗传算法能够在可行时间内得到较大问题规模的满意解，但是其交叉算子的合适选择是十分困难的，而且还存在着所谓的“基因漂移”现象，从而使算法容易陷入局部最优。随着蚁群算法在解决离散组合优化问题方面的良好性能体现［6］，黄树采首先将基本蚁群算法应用于防空C3I系统的目标分配问题研究中［7］，随后文献［8－11］根据各自仿真要求对基本蚁群算法进行了改进，实现了超视距空战条件下协同空战的目标分配问题。但是蚁群算法收敛速度一般比较慢并且易于陷入局部最优状态［12］的缺点仍没有很好地得到解决。

受文献［13］中对预警机指挥引导下多机协同空战目标选择方案的优化求解启发，本文将遗传算法的逆转变异算子融入蚁群算法中，对蚁群算法问题解空间搜索策略以及信息素强度更新规则进行改进和设计，提高了CGF实体指挥决策过程中目标选择方案的搜索效率。