李瑞康 史秉政 张 召 荆武兴

1.上海机电工程研究所，上海201109 2.哈尔滨工业大学，哈尔滨150001



基于粒子群算法的多拦截器分配优化策略*

李瑞康1史秉政1张 召2荆武兴2

1.上海机电工程研究所，上海201109 2.哈尔滨工业大学，哈尔滨150001

研究了大气层外拦截多目标分配策略。基于目标威胁度和拦截有效程度建立目标分配模型，设计了一种基于粒子群算法的目标分配策略，针对算法存在的缺陷，利用遗传算法交叉思想对粒子更新策略进行了改进，并对其性能进行了数值仿真分析。结果表明，改进的算法能有效克服基本粒子群算法的弱点，具有收敛性快、稳定性好的特点，没有出现优化退化现象且对不同拦截场景具有较强适应能力。 关键词 多拦截器；目标分配策略；遗传算法；粒子群算法

为了克服弹道导弹中段拦截过程中多目标识别难题，美国提出一种MKV(MKV，Multiple Kill Vehicle)技术，它通过运载器将一个携带多个微小型拦截器的母舱送至指定位置，对一定范围内所有威胁目标实施有效杀伤[1]。杀伤过程中对拦截器进行目标分配是研究工作的重点之一，武器-目标分配(WTA，Weapon-Target Assignment)问题在当今作战决策和火力运用中具有重要地位。

WTA问题主要包括分配建模和分配算法设计2大部分[2-3]。面对日益复杂的战场环境，对目标分配策略的研究经历了传统算法到智能算法、静态分配到动态分配的过程[4-10]。在算法设计方面，文献[4-5]分别采用不同粒子群混合算法对空战中合作目标拦截火力进行分配设计，取得了较好的效果，其他的一些智能方法，如蚁群、模糊及离散差分等在解决某一特定问题上也得到了较好的研究[6-8]，体现了智能算法在复杂战场环境下的设计优势。……