[發(fā)明專利]一種基于進(jìn)化的集群算法綜合體

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202111326523.1
• 申請日: 2021-11-10
• 公開（公告）號: CN114037281A
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李娟;熊婧;李杰;劉暢;楊成偉
• 申請（專利權(quán)）人: 北京理工大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06F16/23;G06F16/2455
• 代理公司: 北京邦創(chuàng)至誠知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11717
• 代理人: 張希宇

本發(fā)明提供了一種基于進(jìn)化的集群算法綜合體，包括：步驟一，根據(jù)集群性能指標(biāo)和自組織性能指標(biāo)構(gòu)建評價模型，采用求解質(zhì)量與計算實(shí)時性相結(jié)合的綜合評價方法，建立多種智能彈藥集群決策算法的性能數(shù)據(jù)庫；步驟二，根據(jù)作戰(zhàn)場景、彈藥類型、目標(biāo)類型、目標(biāo)數(shù)量和彈藥數(shù)量形成算例分類；步驟三，從性能數(shù)據(jù)庫中隨機(jī)性搜索算法生成所述算例，每個算例進(jìn)行多次運(yùn)算并統(tǒng)計每個采集時刻點(diǎn)的算法性能，度量算法之間的差異性和計算復(fù)雜度。本發(fā)明設(shè)計融合多種集群性能指標(biāo)的評價模型，構(gòu)造多種測試算例，綜合測試不同算法的各自性能，指導(dǎo)算法設(shè)計并選擇優(yōu)勢算法構(gòu)造與數(shù)據(jù)庫協(xié)調(diào)進(jìn)化的算法庫綜合體，達(dá)到有效綜合不同算法各自性能優(yōu)勢進(jìn)行集群決策的目標(biāo)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于進(jìn)化的集群算法 綜合體。

背景技術(shù)

隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭的發(fā)展，越來越多的智能武器裝備出現(xiàn)在戰(zhàn)場上。未來 戰(zhàn)場將成為智能裝備集群的戰(zhàn)場，掌握智能技術(shù)核心的國家將在戰(zhàn)場上占 據(jù)絕對優(yōu)勢。未來戰(zhàn)爭將會用可消耗的、可分布式的群集式機(jī)器人作戰(zhàn)。 未來戰(zhàn)場是高度智能化、無人化、分布式的體系對抗。智能化無人作戰(zhàn)裝 備不再像傳統(tǒng)的武器裝備那樣是純粹的“戰(zhàn)爭工具”，而將成為具有不同程 度自主能力的“戰(zhàn)爭主體”，智能系統(tǒng)將輔助甚至部分替代人在指揮控制中 的作用。

作為作戰(zhàn)單元的打擊終端，大規(guī)模智能集群彈藥是未來戰(zhàn)場上不可或 缺的一部分。大規(guī)模智能集群智能彈藥的研制繼承了常規(guī)彈藥、制導(dǎo)彈藥、 靈巧彈藥等特點(diǎn)，尤以自主協(xié)同決策與控制為重要研究內(nèi)容。高效自主的 智能協(xié)同算法能夠在復(fù)雜多變的戰(zhàn)場環(huán)境中，根據(jù)戰(zhàn)場環(huán)境、彈藥特性和 任務(wù)需求為各類彈藥實(shí)施精準(zhǔn)決策，通過彈藥之間的協(xié)同實(shí)現(xiàn)任務(wù)優(yōu)化配 置，提高作戰(zhàn)效能，降低執(zhí)行任務(wù)風(fēng)險和代價。

雖然集群決策問題作為運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域的重要問題，近年來得到了國內(nèi)外 學(xué)者的廣泛關(guān)注，但僅限于理想化作戰(zhàn)環(huán)境和通信條件下的任務(wù)分配，對 復(fù)雜非確定環(huán)境下大規(guī)模集群的相關(guān)研究仍然較少。

集群決策問題對集群拓?fù)溥B通保持、不確定信息處理、決策者多屬性 偏好等有著嚴(yán)格的要求，目前仍然缺乏足夠的理論支撐和技術(shù)手段。在開 放的非確定環(huán)境下，集群彈藥面臨敵方意圖多變、作戰(zhàn)環(huán)境惡劣、通信條 件差等復(fù)雜情形，這使得集群決策存在數(shù)據(jù)延時、缺失和不可靠等特點(diǎn)。 另外，決策者偏好很難精確獲取，由于作戰(zhàn)環(huán)境動態(tài)變化、不同決策者偏 好存在差異等原因，單一優(yōu)化屬性很難反應(yīng)決策者對作戰(zhàn)效能的期望。因 此，如何保證集群策略對環(huán)境的適應(yīng)性和可靠性，實(shí)現(xiàn)高效、魯棒的集群 決策，仍面臨巨大挑戰(zhàn)。

雖然當(dāng)前存在很多種類的智能彈藥集群決策算法，但缺乏客觀度量集 群性能的仿真平臺、評價指標(biāo)、合理的評價原則和全面的標(biāo)準(zhǔn)測試算例， 難以鑒定各種算法的相對性能。性能評價模型的缺乏使得建立能夠適應(yīng)集 群決策過程動態(tài)實(shí)時性的集群決策方法變得非常困難。僅依賴單個性能指 標(biāo)來判定算法優(yōu)劣是不公正的，且單純依靠單個算法實(shí)現(xiàn)高效的協(xié)同任務(wù) 分配是不切實(shí)際的。

公開于該背景技術(shù)部分的信息僅僅旨在加深對本發(fā)明的總體背景技術(shù) 的理解，而不應(yīng)當(dāng)被視為承認(rèn)或以任何形式暗示該信息構(gòu)成已為本領(lǐng)域技 術(shù)人員所公知的現(xiàn)有技術(shù)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于進(jìn)化的集群算法綜合體，是構(gòu)造與數(shù) 據(jù)庫協(xié)調(diào)進(jìn)化的算法庫的設(shè)計方法，通過評價指標(biāo)選取、指標(biāo)定量描述、 評價原則設(shè)計、算例構(gòu)造，結(jié)合不同算法優(yōu)勢，形成適合處理不確定環(huán)境 下大規(guī)模智能集群彈藥決策問題的不斷進(jìn)化的算法綜合體。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

一種基于進(jìn)化的集群算法綜合體，包括：

步驟一，根據(jù)集群性能指標(biāo)和自組織性能指標(biāo)構(gòu)建評價模型，采用求 解質(zhì)量與計算實(shí)時性相結(jié)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(jìn)行全程跟蹤，記錄所有性能采集時刻點(diǎn)處算法找到的最佳 目標(biāo)函數(shù)值，并建立算法的性能數(shù)據(jù)庫；