李槟槟，何广军，张明亮，尤晓亮，田德伟

(空军工程大学，陕西 西安 710051)



基于改进引力搜索的武器目标分配方法

李槟槟，何广军，张明亮，尤晓亮，田德伟

(空军工程大学，陕西 西安 710051)

摘要:针对目前武器目标分配(WTA)问题所用引力搜索算法(GSA)存在着早熟收敛的问题，提出了基于改进GSA的武器目标分配方法。该方法首先将粒子群算法(PSO)的记忆信息和群体共享信息能力引入到GSA算法之中，再将混沌搜索(CS)的思想嵌入到改进的GSA算法之中，提出了CP-GSA算法；然后利用提出的CP-GSA算法直接求解WTA最小化问题，进行武器目标分配。仿真实验表明：所提出的方法能够有效解决WTA问题，提高分配性能，在4个地面防空作战单元抗击8个来袭目标的情况下，迭代41次即可得到最优解，适应度值为1.18，与枚举法所得的最优适应度值相等。

关键词:武器目标分配；引力搜索算法；粒子群算法；混沌搜索

0引言

武器目标分配(WTA)问题是现代信息化战争中十分重要的问题[1]，但是由于它的解空间大小随着武器和目标数量的增加而呈指数增加，因此是一个NP完全问题，需要寻求快速、有效的方法以满足实时需要。目前，智能算法被广泛应用到WTA的求解之中，如遗传算法[2](GA)、蚁群算法[3](ACA)、PSO算法[4-6]和人工免疫算法[7](AIA)等。

GSA算法[8]是伊朗的克曼大学教授EsmatRashedi等人于2009年提出的新型智能算法，其全局搜索能力明显优于现有PSO算法、GA算法等仿生智能优化算法，受到了人们的普遍关注和研究，因此，将GSA算法应用到WTA问题的求解之中具有较大潜力。……