[發明專利]一種基于進化的集群算法綜合體

在審

• 申請號: 202111326523.1
• 申請日: 2021-11-10
• 公開（公告）號: CN114037281A
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發明（設計）人: 李娟;熊婧;李杰;劉暢;楊成偉
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06F16/23;G06F16/2455
• 代理公司: 北京邦創至誠知識產權代理事務所(普通合伙) 11717
• 代理人: 張希宇

1.一種基于進化的集群算法綜合體，其特征在于，包括：

步驟一，根據集群性能指標和自組織性能指標構建評價模型，采用求解質量與計算實時性相結合的綜合評價方法，對多種智能彈藥集群決策算法的求解過程進行全程跟蹤，記錄所有性能采集時刻點處算法找到的最佳目標函數值，并建立算法的性能數據庫；

其中，所述集群性能指標包括：搜索或覆蓋區域總面積、我方資源消耗、定位目標的個數和打擊目標的個數；所述自組織性能指標包括：導出熵、任務轉化率；

步驟二，根據作戰場景、彈藥類型、目標類型、目標數量和彈藥數量形成算例分類；

步驟三，從所述性能數據庫中隨機性搜索算法生成所述算例，每個算例進行多次運算并統計每個采集時刻點的算法性能，度量算法之間的差異性和計算復雜度。

2.如權利要求1所述的集群算法綜合體，其特征在于，對新算例求解時，首先通過特征分析所述新算例的類型和與之最匹配的已有算例，然后在給定計算時間下針對相應類型和最佳匹配算例的條件選擇具有最佳求解性能記錄的算法對新算例進行求解，最后將求解結果存入所述數據庫中并對性能數據庫進行更新。

3.如權利要求1所述的集群算法綜合體，其特征在于，在生成所述算例時，所有算例的參數將以蒙特卡洛方法隨機生成，在每種不同的分類中隨機數的生成滿足分類的基本特征。

4.如權利要求2所述的集群算法綜合體，其特征在于，在所述算例生成過程中，按照基本特征要求生成均勻分布的算例，從而滿足給定的上下界。

5.如權利要求2所述的集群算法綜合體，其特征在于，所述算例通過手動輸入參數或導入通過戰場態勢評估參數的方式生成。

6.如權利要求1所述的集群算法綜合體，其特征在于，所述作戰場景包括：情報監視偵查ISR、廣域搜索和打擊WASD、防空火力壓制SEAD、遮蔽目標環繞打擊、活動目標跟蹤打擊和時敏目標精確打擊，以打分原理的不同設置來區分。

7.如權利要求1所述的集群算法綜合體，其特征在于，所述彈藥類型包括：通訊型、偵查型、殺傷I型、殺傷II型和察打一體型，以感知范圍、打擊范圍以及打擊能力的不同設置來區分。

8.如權利要求1所述的集群算法綜合體，其特征在于，所述目標類型包括：高殺傷力目標、低殺傷力目標和高低殺傷力目標的組合，以目標的價值向量和所需的打擊次數的不同設置來區分。

9.如權利要求1所述的集群算法綜合體，其特征在于，所述目標數量包括：小規模、中等規模和大規模，以目標類型和目標個數的不同設置來區分。

10.如權利要求1所述的集群算法綜合體，其特征在于，所述彈藥數量包括：充足、不足和臨界，以彈藥和目標個數的比值來區分。