一种自适应混沌并行克隆选择算法的WTA目标优化方法技术

本发明专利技术涉及一种自适应混沌并行克隆选择算法的WTA目标优化方法，解决了防空编队武器目标分配问题，本发明专利技术结合混沌理论和并行种群分类的优点，实现了种群初始化和种群更新；其中，利用混沌再生和混沌扰动设计了种群初始化算子和突变算子；采用并行种群分类方法对各子种群进行并行机制设计，根据亲和度保持种群多样性；设计自适应克隆增殖算子、抗体抑制算子和抗体循环补充算子对克隆选择算法进行改进，算子可以提高全局优化能力和局部搜索能力。

【技术实现步骤摘要】
一种自适应混沌并行克隆选择算法的WTA目标优化方法
本专利技术属于火力分配领域，具体涉及一种自适应混沌并行克隆选择算法的WTA目标优化方法。
技术介绍
随着现代军事变革的发展，海战的表现形式逐渐从单兵作战转变为编队作战，但是编队防空作战一直面临着严重的空中目标威胁。因此其火力分配(weapontargetassignment，WTA))研究就显得非常重要，其目的是研究武器与目标之间的优化决策关系，使总体作战效能预期效果最大化。WTA问题本质上是一个非线性组合优化问题，是一个典型的非确定性多项式完备问题。针对不同应用背景的WTA模型，国内外学者提出了不同的算法来提高计算效率和精度：早期主要采用传统的数学线性或者非线性方法求解模型，但是由于武器和目标的数量较多，这些传统方法容易造成计算复杂度高的问题，不能满足应用的准确性和实时性要求；近年来,随着计算机技术的发展,一些启发智能算法如微分进化、禁忌搜索、神经网络、遗传算法和粒子群算法等吸引了越来越多学者的关注,在不同条件下这些提方法表现出良好的求解能力。但这些算法初始参数较多、计算量大本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自适应混沌并行克隆选择算法的WTA目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：构建编队防空作战WTA的优化模型，优化模型f定义为：/n

【技术特征摘要】
1.一种自适应混沌并行克隆选择算法的WTA目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：构建编队防空作战WTA的优化模型，优化模型f定义为：



式中，pij∈[0,1]表示武器的作战效力，W表示武器数量，i＝1,2…W，T表示敌方威胁目标数量，j＝1,2…T，λj∈[0,1]表示敌方威胁目标的毁伤概率，xij表示是否将第i武器分配给第j敌方威胁目标，如果分配xij＝1，否则xij＝0；
步骤2：通过免疫响应机制与WTA模型的对比定义抗体、抗原和亲和度，其中，抗原表示目标函数与约束条件，抗体表示火力分配的所有潜在解，即优化模型数f的所有解；亲和度提供了抗体、抗原的定量估计，表示作战效能的最大数学期望，亲和度定义为：



步骤3：初始化相关参数，包括抗体规模N、记忆种群规模M(M<N)、最大迭代次数K；
步骤4：设置当前迭代次数设定为k，通过公式(3)计算抗体Xi(k)与抗原之间的适应度fi(k),i∈N；
步骤5：判断终止条件：如果当前迭代次数k＝K，则输出最优结果Xopt；
否则，令k＝k+1，并通过适应度fi(k)计算记忆种群Pm(k)；
具体地，根据适应度fi(k)的值进行排序形成抗体种群P*(k)，并从所述抗体种群P*(k)中选择M个最优个体形成记忆种群Pm(k)；
步骤6：对抗体种群P*(k)进行并行分类，产生多个抗体子种群，所述抗体子群包括精英子种群PE(k)、常规子种群PG(k)和劣等子种群PI(k)；
步骤7：分别对精英子种群PE(k)、常规子种群PG(k)进行克隆繁殖计算，得到克隆后的精英子种群和常规子种群
步骤8：分别对克隆后的精英子种群和常规子种群进行混沌变异计算，得到变异后的精英子种群和常规子种群
步骤9：对变异后的精英子种群和常规子种群进行克隆选择计算，得到抗体进化种群抗体进化种群PM(k)，具体的：
通过公式(3)分别对精英子种群和常规子种群中的个体进行适应度计算；
如果抗体Xi的适应度f(Xi)小于经过步骤7和步骤8处理后产生的对应新抗体的适应度即：



则用变异抗体代替原来的抗体Xi；否则，继续保留原来抗体种群P*(k)中的抗体Xi；
步骤10：计算抗体进化种群PM(k)的多样性Dij，并通过多样性Dij进行抗体抑制判断；
步骤11：更新抗体种群P(k)＝Pm(k)+PM(k)+PN(k)，即更新后的种群包括记忆种群Pm(k)、进化种群PM(k)和新劣等子群PN(k)；
步骤12：利用公式(3)重新计算更新后种群中抗原和抗体之间的适应度fi(k)，并根据适应度fi(k)的值进行降序排列，选择M个适应度高的抗体进...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁洪涛，朱鑫，田华，
申请(专利权)人：陕西师范大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61