[發明專利]基于蟻群算法的火力分配方法

有效

• 申請號: 201611142925.5
• 申請日: 2016-12-13
• 公開（公告）號: CN106779210B
• 公開（公告）日: 2019-07-09
• 發明（設計）人: 羅鵬程;胡鑫武;謝俊潔;金光;何肇雄
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科學技術大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/00
• 代理公司: 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429
• 代理人: 陳立新

本發明公開了一種基于蟻群算法的火力分配方法，首先根據敵我雙方交戰態勢建立空戰威脅度模型和火力分配決策模型；其次在模型求解方面，針對經典蟻群算法的不足進行算法改進，著眼于蟻群算法的更新機制、路徑選擇機制和信息素區間機制三個方面，結合經典蟻群系統與最大?最小蟻群系統算法的思想，對蟻群算法進行改進，使得改進蟻群算法的前期進化趨勢更加合理、收斂速度更快并且能夠更好地避免陷入局部最優。而且本發明面向火力分配提出的改進蟻群算法不僅可用于空戰火力分配，還可望用于其他組合優化問題，如地面坦克群的進攻作戰、海上戰艦編隊作戰中的火力分配等決策問題。

技術領域

本發明屬于戰斗機火力控制技術領域，特指一種基于蟻群算法的火力分配方法。

背景技術

空戰中的火力分配(Weapon-target Assignment,WTA)是指，在綜合考慮執行的戰斗任務、空戰態勢以及敵我雙方戰斗機與導彈性能等因素的基礎上，將我方一定數目的某種型號導彈分配給敵方每一架戰機的過程。空戰態勢瞬息萬變，需要快速得到優化的火力分配方案。然而，火力分配是一個動態的多變量、多約束組合優化問題，具有對抗性、主動性、不確定性等特性，用傳統方法難以解決。近年來出現了人工智能(AI)、專家系統(ES)、人工神經網絡(ANN)、模糊空戰系統、優化理論(圖論、多目標決策、遺傳算法等)、信息論(如粗糙集)等方法，可用于火力分配求解，但依然存在可行解空間受限、難以找到最優解、收斂過慢等問題難以解決。

蟻群算法是近年來頗受關注的一種新型模擬進化算法，是目前公認可以有效解決組合優化問題的智能算法之一。該算法具有自組織、正反饋等特點，能夠將復雜的組合優化問題映射到低層次的螞蟻的簡單行為。因此，利用蟻群算法解決火力分配這種多變量、多約束的組合優化問題，以利用其正反饋的特性來搜索得到最佳的火力分配方案，是一種可行的空戰火力分配求解思路。但是經典蟻群算法還存在諸如前期信息素匱乏、容易陷入局部最優、對大空間問題收斂較慢等方面不足，還不能直接應用到空戰火力分配中來。

發明內容

為了解決現有技術的不足，本發明的目的在于提出一種基于蟻群算法的火力分配方法。本發明著眼于蟻群算法的更新機制、路徑選擇機制和信息素區間機制三個方面，結合經典蟻群系統(Ant Colony System，ACS)與最大-最小蟻群系統(MAX-MIN Ant System，MMAS)算法的思想，對蟻群算法進行改進，使得改進蟻群算法的前期進化趨勢更加合理、收斂速度更快并且能夠更好地避免陷入局部最優。而且本發明面向火力分配提出的改進蟻群算法不僅可用于空戰火力分配，還可望用于其他組合優化問題，如地面坦克群的進攻作戰、海上戰艦編隊作戰中的火力分配等決策問題。

本發明首先根據敵我雙方交戰態勢建立空戰威脅度模型和火力分配決策模型；其次在模型求解方面，針對經典蟻群算法的不足進行算法改進，設計適合解決空戰火力分配的優化算法。

一種基于蟻群算法的火力分配方法，包括以下步驟：

第一步，建立空戰火力分配模型，包括空戰威脅度模型和火力分配決策模型。

首先評估藍方戰機對紅方威脅度，基于此，以預期對藍方戰機打擊效果最大化和紅方所受威脅最小化為目標，進行火力分配。