一种基于人工鱼群算法的多目标武器——目标分配方法组成比例

一种基于人工鱼群算法的多目标武器—目标分配方法，旨在解决现有技术中针对WTA问题的求解存在偏离真实Pareto前沿较大的缺陷。方法步骤为：首先随机生成初始种群，计算初始种群的非支配解集，根据拥挤距离排序，得到初始种群的全局最优解；然后根据人工鱼群算法的聚群行为，使鱼群中的其他个体鱼向最优解靠近，得到新的种群与上一非支配解集合并计算新的非支配解集；最后将聚群后的种群进行交叉变异增加种群多样性，再次与上一非支配解集合并，经过多次迭代，从而得到最终的Pareto前沿。本发明专利技术主要用于火力作战决策领域，相比现有技术更接近真实Pareto前沿，对参数的依赖性小，在多目标武器—目标分配中具有很大的应用价值。

A multi-target weapon target assignment method based on artificial fish swarm algorithm

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工鱼群算法的多目标武器——目标分配方法
本专利技术属于火力作战决策领域，特别是涉及一种基于人工鱼群算法的多目标武器——目标分配方法。
技术介绍
武器目标分配(Weapon‐TargetAssigment,简称WTA)问题是火力运用的重要课题，WTA的核心问题是如何把具有不同杀伤理和经济价值的武器，分配到射击不同的目标，构成整体优化的火力打击体系。目前的一些方法都是集中于采用单目标规划方案，一般是以作战效能最大，即对敌目标毁伤效能最大为优化的目标函数，然后采用线性规划类方法以及遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、粒子群优化方法等智能算法进行优化求解。然而在实际作战环境中，在逐渐增大火力消耗的情况下，对敌方的毁伤效能改善不明显，会造成火力资源浪费，因此，在传统WTA问题追求最大作战效能的同时有必要新增“弹药消耗最少”这一目标函数，将单目标优化问题转化为多目标优化。目前已有一些算法应用于多目标优化问题，但都不同程度地存在着种群多样性局限以及偏离真实Pareto前沿较大的缺陷，仿真模拟时效果较差，在未来作战中的实用价值不大。...

【技术保护点】
1.一种基于人工鱼群算法的多目标武器——目标分配方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一：建立WTA多目标优化的目标函数及约束条件；/n步骤二：对鱼群进行编码，形成初始化种群X

【技术特征摘要】
1.一种基于人工鱼群算法的多目标武器——目标分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：建立WTA多目标优化的目标函数及约束条件；
步骤二：对鱼群进行编码，形成初始化种群X0；
步骤三：初始化种群后计算初始种群的非支配解集Xp，并根据拥挤距离排序结果，选取拥挤度距离最大的个体作为初始种群的全局最优解X1；
步骤四：得到初始种群的全局最优解X1后执行人工鱼群聚群行为，使鱼群中的其他个体鱼向全局最优解X1靠近，聚群后形成新的种群Xn；
步骤五：合并步骤四中的聚群后形成新的种群Xn和步骤三中的初始种群的非支配解集Xp，计算得到新的非支配解集；
步骤六：判断是否达到终止条件，若是则输出人工鱼个体模拟的最佳武器——目标分配方案，若否则跳转至第三步。


2.根据权利要求1所述的一种基于人工鱼群算法的多目标武器——目标分配方法，其特征在于：在步骤五和步骤六之间添加步骤S51和S52；
S51为：对步骤四中的聚群后形成新的父代种群Xn执行遗传算法的基本进化操作，包括变异和交叉，得到子代种群Xn*；
S52为：合并步骤S51中的子代种群Xn*和步骤四中的父代种群Xn，并更新合并后的Pareto最优解集。


3.根据权利要求1或2所述的一种基于人工鱼群算法的多目标武器——...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶方，邵诗佳，孙骞，汤春瑞，白萍，郭小晨，张慧，宋也，
申请(专利权)人：深圳市白麓嵩天科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东;44