夏维， 刘新学， 范阳涛， 元锋刚

(1.火箭军工程大学 初级指挥学院， 陕西 西安 710025；2.91033部队， 山东 青岛 266034)



基于改进型多目标粒子群优化算法的武器-目标分配

夏维1， 刘新学1， 范阳涛1， 元锋刚2

(1.火箭军工程大学 初级指挥学院， 陕西 西安 710025；2.91033部队， 山东 青岛 266034)

在作战中武器- 目标分配(WTA)问题包含众多的变量，是典型的非确定性多项式完全问题。针对毁伤效能最大和用弹量最少两个目标函数，建立了基于改进型多目标粒子群优化(MOPSO-Ⅱ)算法的WTA模型。由于粒子群优化算法存在“维数灾难”瓶颈，应用了变量随机分解策略和合作协同进化框架，按照带精英策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法中的排序方法对粒子群编码数据进行非支配排序。通过实例仿真分析，结果表明MOPSO-Ⅱ算法比NSGA-Ⅱ算法具有更好的求解精度与运行效率，能够获得满意的分配结果，且计算快速有效，比较适合较大规模的WTA问题实时求解。

兵器科学与技术； 多目标优化； 粒子群优化； 火力分配； Pareto集； 武器- 目标分配

0 引言

武器- 目标分配(WTA)问题，历来是作战指挥辅助决策研究中的核心内容之一，其解空间随着武器数目和目标总数的增加而呈指数级递增，是多参数、多约束的离散非确定性多项式(NP)完全问题[1]。WTA的核心思想是如何设计采用高效且健壮的算法，把具有不同杀伤力和价值成本的武器合理分配到不同的射击目标上，以构成整体优化的火力打击体系，使得作战效能最大。目前用于求解WTA问题的常用算法有遗传算法[2-3]、粒子……