[發(fā)明專利]一種空戰(zhàn)多目標(biāo)分配的啟發(fā)式量子遺傳方法無效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201210147056.0 | 申請(qǐng)日: | 2012-05-11 |
| 公開(公告)號(hào): | CN102722751A | 公開(公告)日: | 2012-10-10 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 李妮;孔海朋;龔光紅;韓亮 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 北京航空航天大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06N3/12 | 分類號(hào): | G06N3/12 |
| 代理公司: | 北京永創(chuàng)新實(shí)專利事務(wù)所 11121 | 代理人: | 官漢增 |
| 地址: | 100191*** | 國(guó)省代碼: | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 空戰(zhàn) 多目標(biāo) 分配 啟發(fā)式 量子 遺傳 方法 | ||
1.一種空戰(zhàn)多目標(biāo)分配的啟發(fā)式量子遺傳方法,其特征在于:包括以下幾個(gè)步驟:
步驟一:從指揮控制中心獲取當(dāng)前戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì):
步驟二:通過經(jīng)驗(yàn)公式獲取當(dāng)前戰(zhàn)場(chǎng)敵我雙方飛行器之間的威脅因數(shù);
我方飛行器對(duì)敵方飛行器的威脅因數(shù)經(jīng)驗(yàn)公式為:
其中下標(biāo)i表示我方飛行器Bi(i=1,2,…,M),其中M表示我方飛行器的總數(shù)量,下標(biāo)j表示敵方飛行器Rj(j=1,2,…,N),N表示敵方飛行器的總數(shù)量,thij表示我方飛行器Bi對(duì)敵方飛行器Rj的威脅因數(shù),表示我方飛行器Bi對(duì)敵方飛行器Rj的距離威脅因子,表示我方飛行器Bi對(duì)敵方飛行器Rj的角度威脅因子,表示我方飛行器Bi對(duì)敵方飛行器Rj的速度威脅因子,其中ω1與ω2為非負(fù)的權(quán)重系數(shù),且滿足ω1+ω2=1;
我方飛行器Bi對(duì)敵方飛行器Rj的距離威脅因子具體為:
其中:Dij表示我方飛行器Bi到敵方飛行器Rj的距離,RaB表示我方飛行器Bi所攜帶武器的平均有效作用距離,TrB表示我方飛行器雷達(dá)的最大跟蹤距離;
我方飛行器Bi對(duì)敵方飛行器Rj的角度威脅因子具體為:
其中εij表示敵方飛行器Rj相對(duì)于我方飛行器Bi的離軸角,λ1與λ2為常數(shù)λ1與λ2取值一般在0到10之間,不存在相互限制的關(guān)系;
我方飛行器Bi對(duì)敵方飛行器Rj的速度威脅因子具體為:
其中表示我方飛行器Bi的速度,表示敵方飛行器Rj的速度;同理敵方飛行器Rj對(duì)我方飛行器Bi的威脅經(jīng)驗(yàn)公式為:
其中下標(biāo)j表示敵方飛行器Rj,下標(biāo)i表示我方飛行器Bi,thji表示敵方飛行器Rj對(duì)我方飛行器Bi的威脅因數(shù),表示敵方飛行器Rj對(duì)我方飛行器Bj的距離威脅因子,表示敵方飛行器Rj對(duì)我方飛行器Bi的角度威脅因子,表示敵方飛行器Rj對(duì)我方飛行器Bi的速度威脅因子,ω3與ω4為非負(fù)的權(quán)重系數(shù),且滿足ω3+ω4=1;
敵方飛行器Rj對(duì)我方飛行器Bi的距離威脅因子具體為:
其中Dji表示敵方飛行器Rj到我方飛行器Bi的距離,RaR表示敵方飛行器Rj所攜帶武器的平均有效作用距離,TrR表示敵方飛行器雷達(dá)的最大跟蹤距離;
敵方飛行器Rj對(duì)我方飛行器Bi的角度威脅因子具體為:
其中εji表示我方飛行器Bi相對(duì)于敵方飛行器Rj的離軸角,λ3與λ4為常數(shù);
敵方飛行器Rj對(duì)我方飛行器Bi的速度威脅因子具體為:
其中表示敵方飛行器Rj的速度,表示我方飛行器Bi的速度;
步驟三:根據(jù)分配值經(jīng)驗(yàn)公式獲取所有我方飛行器的每個(gè)武器的所有攻擊分配值,構(gòu)建優(yōu)先攻擊分配值向量:
我方飛行器Bi(i=1,2,…,M)對(duì)敵方飛行器Rj(j=1,2,…,N)的分配值經(jīng)驗(yàn)公式為:
其中thij表示我方飛行器Bi對(duì)敵方飛行器Rj的威脅因數(shù),表示敵方飛行器Rj對(duì)我方飛行器Bi的威脅,AVij表示我方飛行器Bi攻擊敵方飛行器Rj攻擊分配值;
根據(jù)分配值經(jīng)驗(yàn)公式(9)計(jì)算我方所有武器r(r=1,2,…,Z)所在我方飛行器Bi對(duì)所有敵方飛行器的整體攻擊分配值向量AVZN×1為
AVZN×1=[AV11,AV12,…,AV1N,AV21,…,AVZN],
其中Z為我方所有飛行器所攜帶的武器的總數(shù)量,AV11表示我方攜帶武器編號(hào)為1的飛行器攻擊敵方飛行器R1的攻擊分配值,AV12表示我方攜帶武器編號(hào)為1的飛行器攻擊敵方飛行器R2的攻擊分配值,AV1N表示我方攜帶武器編號(hào)為1的飛行器攻擊敵方飛行器RN的攻擊分配值,AV21表示我方攜帶武器編號(hào)為2的飛行器攻擊敵方飛行器R1的攻擊分配值,AVZN表示我方攜帶武器編號(hào)為Z的飛行器攻擊敵方飛行器RN的攻擊分配值,整體攻擊分配值向量AVZN×1=[AV11,AV12,…,AV1N,AV21,…,AVZN]中包含了我方每一個(gè)武器對(duì)敵方每一個(gè)飛行器的攻擊分配值,共包含Z·N個(gè)攻擊分配值;
將整體攻擊分配值向量AVZN×1中Z·N個(gè)AV11,AV12,…,AV1N,AV21,…,AVZN攻擊分配值按照從大到小的順序進(jìn)行排列,得到優(yōu)先分配值向量PAVZN×1,向量維度為ZN×1;
步驟四:設(shè)定種群規(guī)模、最大迭代步數(shù)和變異概率Pm,對(duì)我方武器分配方案,進(jìn)行量子位編碼并初始化種群中的所有量子染色體,其中種群規(guī)模記為NUM,為種群中染色體的個(gè)數(shù),最大迭代步數(shù)記為MAX,在第i個(gè)我方武器分配方案中,將我方武器r(r∈1,2,…,Z)所攻擊的敵方飛行器進(jìn)行量子位編碼,每個(gè)武器的基因段長(zhǎng)度等于敵方飛行器的數(shù)目N,因此第i個(gè)染色體中我方每個(gè)武器r對(duì)應(yīng)的基因位編碼為
其中i∈1,2,…NUM,r∈1,2,…,Z,j∈1,2,…,N,k=(r-1)·N+j且k∈1,2,…,Z·N;表示第i個(gè)染色體中第1個(gè)、第2個(gè)…第(r-1)·N+j個(gè)…第ZN個(gè)基因位不攻擊敵方飛行器的量子位概率幅,表示第i個(gè)染色體中第1個(gè)、第2個(gè)…第(r-1)·N+j個(gè)…第ZN個(gè)基因位攻擊敵方飛行器的量子位概率幅;
對(duì)種群中我方所有武器的整條染色體各個(gè)基因位進(jìn)行初始化,使所有基因位
步驟五:對(duì)量子染色體進(jìn)行過濾,確定染色體中每一個(gè)基因位的取值;
對(duì)染色體
其中或0(k∈1,2,…,N·Z),為過濾后的染色體gi′第k位基因位取值,k為N·Z個(gè)基因位中的第k個(gè);
步驟六:根據(jù)優(yōu)先攻擊分配值向量修正量子染色體;
按照步驟三中得到的優(yōu)先攻擊分配值向量PAVZN×1,依次將過濾后的染色體gi′,i∈1,2,…NUM按照公式(9)計(jì)算得到的攻擊分配值A(chǔ)Vij小、且的基因位置為0,使染色體滿足一個(gè)我方武器只攻擊一個(gè)敵方飛行器,且每個(gè)敵方飛行器最多分配2個(gè)武器進(jìn)行攻擊;
若過濾后的整條染色體gi′中的個(gè)數(shù)小于我方武器總個(gè)數(shù)Z,按照優(yōu)先攻擊分配值向量PAVZN×1依次將過濾后的整條染色體gi′中攻擊分配值A(chǔ)Vij大的且的基因位置為1;
步驟七:根據(jù)轉(zhuǎn)換后的威脅經(jīng)驗(yàn)公式獲取經(jīng)過我方武器攻擊后敵方飛行器對(duì)我方飛行器的威脅程度,并找出歷史最優(yōu)解;
為將步驟四中過濾后染色體基因位的量子位編碼對(duì)應(yīng)到威脅經(jīng)驗(yàn)公式中,將威脅程度目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行以下轉(zhuǎn)換:
其中:E表示威脅程度目標(biāo)函數(shù),N為敵方飛行器的總數(shù)目,M為我方飛行器的總數(shù)目,Z為我方武器的總數(shù)目,Gj+(r-1)·N表示我方過濾后的染色體g'的第j+(r-1)·N個(gè)基因位,j∈1,2,…,N,r∈1,2,…,Z·N;若基因位Gk=1(k∈1,…2,Z·,1,且由式(10)中的對(duì)應(yīng)關(guān)系可知k=(r-1)·N+j,則代表我方編號(hào)為r的武器攻擊敵方飛行器Rj,若為0表示我方編號(hào)為r的武器不攻擊敵方飛行器Rj;
計(jì)算種群中第i條過濾后的染色體g’i經(jīng)過公式(12)得到的威脅程度目標(biāo)函數(shù)值Ei,其中i∈1,2,…,NUM,作為第i條染色體的當(dāng)前解,在第一代個(gè)體的當(dāng)前解中,找出所有染色體當(dāng)前解Ei中的最小值作為種群的歷史最優(yōu)解,記為Eb,對(duì)應(yīng)的過濾后的染色體g’i為種群的最優(yōu)過濾染色體記為gb′,對(duì)應(yīng)的未過濾的染色體gi為種群的最優(yōu)染色體gb;
若不是第一代個(gè)體,把此代每條染色體的當(dāng)前解與歷史最優(yōu)解進(jìn)行比較,若第i個(gè)染色體的當(dāng)前解Ei小于歷史最優(yōu)解Eb,即Ei<Eb,則將此染色體的當(dāng)前解Ei的值賦予Eb,即Eb=Ei,將第i個(gè)過濾染色體gi′賦予最優(yōu)過濾染色體gb′,即gb′=gi′,將第i個(gè)染色體gi賦予最優(yōu)染色體gb,gb=gi;
步驟八:對(duì)種群中的所有染色體進(jìn)行量子門旋轉(zhuǎn);
參考經(jīng)驗(yàn)公式(13),其中αk、βk為過濾前染色體基因位中要進(jìn)行旋轉(zhuǎn)的染色體的量子位概率幅,α′k、β′k為過濾后染色體基因位中旋轉(zhuǎn)后的量子位概率幅,θk表示量子旋轉(zhuǎn)角,查詢量子旋轉(zhuǎn)角θk表,對(duì)每條染色體進(jìn)行旋轉(zhuǎn),經(jīng)過量子門旋轉(zhuǎn)后,旋轉(zhuǎn)后的染色體第k個(gè)基因位的概率幅由
步驟九:根據(jù)最優(yōu)過濾染色體g′b和變異概率Pm,對(duì)種群中的所有染色體進(jìn)行變異操作;
對(duì)種群中的染色體gii∈1,2,…,NUM進(jìn)行變異操作,首先隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)P,若P≥Pm,則進(jìn)行過濾后的染色體基因位比較;
基因位比較過程為:將過濾后的染色體gi′與最優(yōu)過濾染色體g′b進(jìn)行對(duì)應(yīng)基因?yàn)楸容^,將g′b中基因位為1且gi′中基因位為0的基因位取出來,若gi′中第k(k∈1,2,…,Z·N)個(gè)基因位被取出,且對(duì)應(yīng)的未經(jīng)過濾的染色體gi的第k個(gè)基因位的概率幅滿足則將gi中第k個(gè)基因位的兩個(gè)概率幅與進(jìn)行互換,互換后的gi中第k??個(gè)基因位由
若P<Pm,則染色體gi跳過變異過程;
步驟十:判斷迭代次數(shù)是否達(dá)到最大迭代步數(shù)MAX,若未達(dá)到,返回步驟五,繼續(xù)循環(huán);若迭代次數(shù)達(dá)到MAX,退出循環(huán);
步驟十一:經(jīng)過步驟十退出循環(huán)后,所得到的最優(yōu)過濾染色體g′b為得到的空戰(zhàn)多目標(biāo)分配方案。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于北京航空航天大學(xué),未經(jīng)北京航空航天大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購(gòu)買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201210147056.0/1.html,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 航模空戰(zhàn)系統(tǒng)
- 一種無人機(jī)自主空戰(zhàn)決策框架及方法
- 一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無人機(jī)空戰(zhàn)機(jī)動(dòng)決策方法
- 基于遺傳模糊樹的無人機(jī)協(xié)同空戰(zhàn)決策方法
- 一種基于智能學(xué)習(xí)的空戰(zhàn)對(duì)抗自主決策方法及系統(tǒng)
- 一種基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)空戰(zhàn)威脅評(píng)估方法
- 空戰(zhàn)飛機(jī)設(shè)計(jì)參數(shù)及智能體綜合迭代系統(tǒng)
- 基于有人/無人機(jī)系統(tǒng)的近距空戰(zhàn)智能決策方法
- 多無人機(jī)協(xié)同對(duì)抗在線重決策方法
- 基于麻雀搜索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空戰(zhàn)機(jī)動(dòng)決策方法
- 用于實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)方業(yè)務(wù)或操作的方法和裝置
- 基于智能視頻分析平臺(tái)的多目標(biāo)跟蹤方法及其系統(tǒng)
- 多目標(biāo)設(shè)計(jì)選擇方法和系統(tǒng)
- 一種針對(duì)多目標(biāo)的地面導(dǎo)航系統(tǒng)及其方法
- 一種無斷點(diǎn)多目標(biāo)信號(hào)合成方法
- 基于多智能體深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)的多目標(biāo)跟蹤方法
- 一種多目標(biāo)跟蹤方法
- 一種航空紅外視頻多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法及裝置
- 一種多目標(biāo)推薦方法、多目標(biāo)推薦模型生成方法以及裝置
- 一種區(qū)域多目標(biāo)衛(wèi)星探測(cè)仿真方法及系統(tǒng)
- MPEG-4視頻并行編碼中的形狀自適應(yīng)的啟發(fā)式數(shù)據(jù)劃分方法
- 自動(dòng)化的客戶端設(shè)備管理
- 一種用于船舶航線設(shè)計(jì)的啟發(fā)式航段尋徑方法
- 基于圖的超啟發(fā)式的蜂窩網(wǎng)絡(luò)頻譜分配方法
- 一種基于超啟發(fā)式算法的零空閑流水車間作業(yè)調(diào)度方法
- 一種CiscoIOS啟發(fā)式模糊測(cè)試技術(shù)
- 一種基于超啟發(fā)式算法的衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃方法
- 基于MAB的超啟發(fā)式算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題的方法
- 基于物場(chǎng)分析與規(guī)則推理的產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)
- 基于啟發(fā)式深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的路徑規(guī)劃方法





