[發(fā)明專利]一種基于對立思想改進(jìn)遺傳算法的多UCAV在線打擊目標(biāo)分配方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610059833.4
• 申請日: 2016-01-28
• 公開（公告）號: CN105739304B
• 公開（公告）日: 2018-09-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉莉;溫永祿;龍騰;王祝
• 申請（專利權(quán)）人: 北京理工大學(xué)
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 北京理工正陽知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11639
• 代理人: 唐華

1.一種基于對立思想的遺傳算法的多UCAV在線打擊目標(biāo)分配方法，其特征在于，包括步驟如下：

步驟1，種群初始化，即依據(jù)多UCAV在線打擊目標(biāo)分配給定的設(shè)計變量的特定約束，賦予所有初始種群個體一隨機滿足設(shè)計變量的特定約束的值，初始種群中的每個個體都是多UCAV在線打擊目標(biāo)分配方法中的一個可行解；

步驟2，檢驗當(dāng)前迭代次數(shù)是否滿足收斂準(zhǔn)則，如果滿足收斂準(zhǔn)則，則當(dāng)前迭代最優(yōu)解為當(dāng)前多UCAV在線打擊目標(biāo)分配問題的全局最優(yōu)解或次優(yōu)解，迭代結(jié)束；

步驟3，依據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計算種群每一個個體的適應(yīng)值，采用輪盤賭選擇策略從當(dāng)前種群中選擇出待交叉操作個體，根據(jù)交叉概率，使用交叉算子PMX對待交叉操作個體進(jìn)行交叉操作；然后，根據(jù)變異概率，使用變異算子DM對交叉后的個體進(jìn)行變異操作，經(jīng)過交叉、變異遺傳操作后的個體仍然能夠滿足設(shè)計變量的特定約束；

步驟4，依據(jù)隨機產(chǎn)生的介于0～1之間的隨機數(shù)，判斷該隨機數(shù)是否小于設(shè)計的對立概率，對立概率是指是否執(zhí)行對立運算的概率，如果滿足則轉(zhuǎn)入步驟5；否則轉(zhuǎn)入步驟7；

步驟5，依概率對群體中的個體做對立運算，對立運算是一種基于對立思想的運算準(zhǔn)則，做對立運算后的個體仍然滿足設(shè)計變量的特定約束；

步驟6，依據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計算新生成的對立個體的適應(yīng)值，比較原種群個體和相應(yīng)對立個體的適應(yīng)值大小，選擇出適應(yīng)值大的個體作為當(dāng)前種群，對立個體是指針對種群中的個體，使用對立運算進(jìn)行運算后得到的個體；

步驟7，將當(dāng)前種群作為新一代種群繼續(xù)進(jìn)行迭代循環(huán)，轉(zhuǎn)入步驟2。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于對立思想的遺傳算法的多UCAV在線打擊目標(biāo)分配方法，其特征在于：步驟2中所述檢驗當(dāng)前迭代次數(shù)是否滿足收斂準(zhǔn)則的具體方法是：利用公式(4)、(5)和(6)中的某一或多個條件，如果滿足收斂準(zhǔn)則，則當(dāng)前迭代最優(yōu)解為當(dāng)前多UCAV在線打擊目標(biāo)分配問題的全局最優(yōu)解或次優(yōu)解，輸出當(dāng)前最優(yōu)結(jié)果，迭代結(jié)束；

gen≤gen_max (4)

nfe≤NFE_max (5)

其中，gen為當(dāng)前遺傳代數(shù)，gen_max為最大遺傳代數(shù),nfe為當(dāng)前模型調(diào)用次數(shù)，NFE_max為最大模型調(diào)用次數(shù)，ε為人為設(shè)定收斂誤差，f_k^*和為當(dāng)前遺傳代數(shù)下最優(yōu)個體適應(yīng)值大小。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于對立思想的遺傳算法的多UCAV在線打擊目標(biāo)分配方法，其特征在于：步驟5中所述對群體中個體P＝(x₁,x₂,……，x_D)進(jìn)行對立運算的具體方法是：利用公式(7)計算個體每一個維度的對立值；執(zhí)行對立操作后的個體仍然滿足設(shè)計變量的特定約束，即不會出現(xiàn)設(shè)計變量各維度變量值重復(fù)的個體；

其中D為個體P的維數(shù)，x_i∈[a_i,b_i]，其中x_i表示個體中每個元素的數(shù)值，a_i、b_i分別表示每個元素的上、下邊界；個體P的對立個體為