System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法组成比例_技高网

一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法组成比例

技术编号:40867333 阅读:2 留言:0更新日期:2024-04-08 16:32
本发明专利技术公开了一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法,基于遗传算法构建打击第i个自杀式无人机的海空异构无人航行器的编号,将其作为第1代种群,基于适应度函数和无人机分配的遗传条件对种群进行迭代,获取迭代后的适应度值最大的个体,以获取由编号相同的海空异构无人航行器所要打击的自杀式无人机组成的联盟;进一步获取所有的空异构无人航行器所要打击的自杀式无人机组成的联盟形成初始的联盟集合,并基于基于移动参与者的搜索方法获取最优的联盟集合,以获取最优的向海空异构无人航行器分配的自杀式无人机的编号,完成对海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配,本发明专利技术的分配方法决策时间短、决策效率高、能够收敛至最优解。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及异构无人航行器指挥调度,尤其涉及一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法


技术介绍

1、近年来,无人机以其成本低、灵活性高、隐蔽性好等特点被广泛应用于各个领域。无人机饱和打击已成为对抗中的有效手段。面对陆地资源紧缺的压力,海洋权益将变得越来越重要。在海洋环境中,面对无人机饱和打击,最有效的手段就是利用无人装备进行反制。由于能力单一,单类无人航行器无法很好地完成复杂的任务。异构无人航行器合作是解决此类问题的重要途径。

2、制定并采用高效的目标分配方案是对抗无人机饱和打击的关键环节之一,也是顺利完成对抗任务的保障。由于不同种类的无人航行器具有不同的运动属性且所搭载的装备不同,这就决定了不同种类的无人航行器在对抗中具有不同的作用。此外,随着无人机技术的发展,执行饱和打击的无人机集群规模将更加庞大,这对目标分配方法的实时性提出了更高的要求。传统目标分配方法在解决这类问题中存在决策时间长、决策效率低、无法收敛到最优解等问题。


技术实现思路

1、本专利技术提供一种针对海空异构无人航行器反制无人机饱和攻击的目标分配方法,以克服上述技术问题。

2、为了实现上述目的,本专利技术的技术方案是:

3、一种针对海空异构无人航行器反制无人机饱和攻击的目标分配方法,包括如下步骤:

4、1、一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法,其特征在于,包括如下步骤:

5、s1:获取自杀式无人机的态势信息和海空异构无人航行器的态势信息;

6、所述自杀式无人机的态势信息包括自杀式无人机的数量、自杀式无人机的位置、自杀式无人机的速度;

7、所述海空异构无人航行器包含察打一体无人机与大型无人艇;

8、所述海空异构无人航行器的态势信息包括大型无人艇的数量、大型无人艇的位置、大型无人艇的载弹量、察打一体无人机的数量、察打一体无人机的位置、察打一体无人机的速度;

9、其中,所述察打一体无人机的速度大于自杀式无人机的速度;所述自杀式无人机的数量大于所有的大型无人艇载弹量的数量;

10、s2:根据自杀式无人机的数量i、察打一体无人机的数量k、大型无人艇的数量j、大型无人艇的载弹量,获取打击第i个自杀式无人机的海空异构无人航行器的编号,以构建基于遗传算法的第1代种群中的个体,进而获取第1代种群;

11、s3:根据所述自杀式无人机的态势信息和海空异构无人航行器的态势信息,建立用于获取种群中的个体的适应度值的适应度函数;

12、s4:对所述第1代种群依次执行选择、交叉、变异和遗传操作,对所述第1代种群进行迭代,并基于无人机分配的遗传条件和所述适应度函数,获取第2代种群,……,对所述第ite代种群依次执行选择、交叉、变异和遗传操作,对所述第ite代种群进行迭代,并基于无人机分配的遗传条件和所述适应度函数,以获取第ite+1代种群,……,对所述第ite-1代种群依次执行选择、交叉、变异和遗传操作,对所述第ite-1代种群进行迭代,并基于无人机分配的遗传条件和所述适应度函数,获取第ite代种群,其中,ite为设定的迭代次数;ite为迭代次数序号;

13、s5:根据所述适应度函数,获取第ite代种群中的个体的最大适应度值,以获取第ite代种群中适应度值最大的个体;

14、s6:根据第ite代种群中适应度值最大的个体,获取第1次优化后的与自杀式无人机对应的海空异构无人航行器的编号;以获取由编号相同的海空异构无人航行器所要打击的自杀式无人机组成的联盟;所有的海空异构无人航行器所要打击的自杀式无人机组成的联盟形成初始的联盟集合;

15、所述初始的联盟集合中包括第1~j个大型无人艇联盟和第j+1~j+k个察打一体无人机联盟;

16、s7:根据所述初始的联盟集合,基于移动参与者的搜索方法和所述适应度函数,获取最优的联盟集合,以获取最优的向海空异构无人航行器分配的自杀式无人机的编号,完成对海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法。

17、有益效果:

18、本专利技术的一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法,基于遗传算法构建打击第i个自杀式无人机的海空异构无人航行器的编号,将其作为第1代种群,并基于适应度函数和无人机分配的遗传条件对种群进行迭代,获取迭代后的适应度值最大的个体,以获取由编号相同的海空异构无人航行器所要打击的自杀式无人机组成的联盟;进一步的获取所有的空异构无人航行器所要打击的自杀式无人机组成的联盟形成初始的联盟集合,并基于基于移动参与者的搜索方法,获取最优的联盟集合,以获取最优的向海空异构无人航行器分配的自杀式无人机的编号,完成对海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法。本专利技术的分配方法决策时间短、决策效率高、能够收敛至最优解。

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【技术保护点】

1.一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法,其特征在于,所述适应度函数建立如下:

3.根据权利要求2所述的一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法,其特征在于,所述第k个察打一体无人机的适应度值获取如下:

4.根据权利要求2所述的一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法,其特征在于,所述第j个大型无人艇的适应度值FJj获取如下:

5.根据权利要求1所述的一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法,其特征在于,获取第1代种群的方法如下:

6.根据权利要求1所述的一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法,其特征在于,所述无人机分配的遗传条件为:

7.根据权利要求1所述的一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法,其特征在于,所述移动参与者的搜索方法的步骤如下:

【技术特征摘要】

1.一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法,其特征在于,所述适应度函数建立如下:

3.根据权利要求2所述的一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法,其特征在于,所述第k个察打一体无人机的适应度值获取如下:

4.根据权利要求2所述的一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法,其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员:梁霄陈聪刘殿勇郑凯于长东李巍
申请(专利权)人:大连海事大学
类型:发明
国别省市:

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