张　献, 任耀峰, 沈　静

(海军工程大学理学院, 湖北 武汉 430033)



连续时空最优搜索者路径问题的改进双链遗传算法

张献, 任耀峰, 沈静

(海军工程大学理学院, 湖北 武汉 430033)

摘要：针对连续时空马尔可夫运动目标的最优搜索者路径问题(optimal searcher path problem,OSPP),建立了搜索者方向和速度均作为决策变量的搜索路径规划模型,给出了一种改进的双链遗传算法(improved double chains genetic algorithm,IDCGA)。算法采用双链实数编码策略表达搜索路径,利用混沌初始化方法产生初始种群,提出了变异幅度自适应控制的方法,通过引入基因位自适应因子η和进化代数自适应因子λ对变异操作进行了改进。以反潜搜索问题为例进行的仿真实验表明,所提出的算法具有稳定性好、寻优能力强、收敛速度快等优点,适用于求解复杂搜索路径问题。

关键词：最优搜索者路径; 连续时空; 马尔可夫目标; 双链遗传算法; 自适应变异

0引言

搜索论是主要研究利用探测手段寻找指定目标优化方案的理论和方法,起源于二战时期美国反潜运筹小组对德国潜艇进行搜索的一系列研究工作。1956～1980年,在众多学者的努力下[1-3],取得了一批主要针对静止目标和运动目标最优搜索资源分配问题的理论成果,奠定了搜索论的理论基础。无论在离散时空还是连续时空,此类问题都要求搜索资源能够任意细分,同时搜索者的运动能力不受约束,可在搜索空间内任意转移并分配搜索资源。

OSPP是搜索论中搜索者运动受到约束的一类复杂优化问题,要求搜索者在有限资源约束下,构造一个搜索路径使得搜索效益最大。……