战斗力优化配置与调度研究

论文摘要

随着高技术战争的发展,作战形式呈现出体系对抗的特征,对武器-目标分配（WTA,Weapon-Target Assignment）问题提出了新的要求。WTA问题是一个典型的优化问题,需要在短时间内将武器合理的分配给目标,以最大程度地发挥武器系统的效能,达到作战意图。合理的武器分配方案,是作战力量充分发挥其战斗力的关键,因此WTA问题在军事领域具有十分重要的意义,已经成为国内外的研究热点。在这一背景下,本文作为国家自然科学基金重点项目（项目编号:60634020）的子项目《流程工业过程的模式识别能耗寻优与优化调度方法研究》向军事应用领域的拓展和延伸,从优化调度的角度出发,结合粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）,对WTA问题进行了研究。本文的主要内容包括以下四个方面:1、在查阅大量相关文献的基础上,介绍了WTA问题的背景与发展情况,着重分析了WTA问题的模型与算法的研究现状,并分别指出了它们存在的不足。2、对WTA问题的基本内涵进行了详细的描述,以是否考虑时间因素为标准,将WTA问题分为了静态WTA问题和动态WTA问题,并通过分析其特点给出了它们的数学模型。3、简要介绍了PSO算法,分析了基本算法的优缺点。为了克服基本算法的缺陷以满足WTA问题实时性强的要求,对算法进行了相应改进。使惯性权重随着迭代次数的增加而变化以增强局部开发能力;通过引入变异算子增强全局搜索能力;通过逃逸策略增强算法优化效果,构成了改进型PSO算法。4、给出了改进PSO算法求解WTA问题的具体实现步骤。通过仿真实验,验证了改进型PSO算法求解WTA问题的可行性与有效性。通过与基本PSO算法的比较,验证了三点改进策略对算法性能的影响。对基本算法与改进算法的问题求解性能进行比较,实验结果表明改进型PSO算法具有更高的求解精度以及更快的收敛速度。最后运用改进型PSO算法对舰艇对空防御模型进行了求解。论文在分析WTA问题的研究现状的基础上,引入了PSO算法,结合所研究问题的特点,对算法进行了改进,实验证明了改进型PSO算法具有更好的性能。上述研究工作对于深化WTA问题的研究具有一定的参考价值。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的目的和意义
• 1.2 WTA 问题的研究现状与发展
• 1.2.1 WTA 问题模型研究现状与不足
• 1.2.2 WTA 问题算法研究现状与不足
• 1.3 本文的主要工作及论文结构
• 第二章 武器-目标分配问题
• 2.1 WTA 问题的描述
• 2.1.1 WTA 问题的研究目标
• 2.1.2 WTA 问题的分类
• 2.1.3 WTA 问题的数学性质
• 2.2 静态WTA 问题的研究
• 2.2.1 静态WTA 问题定义
• 2.2.2 静态WTA 问题模型
• 2.3 动态WTA 问题的研究
• 2.3.1 多级WTA 问题
• 2.3.2 基于马尔科夫决策过程的动态WTA
• 2.4 动静结合的WTA 问题
• 2.5 本章小结
• 第三章 PSO算法
• 3.1 PSO 算法机制原理
• 3.1.1 PSO 算法原理
• 3.1.2 PSO 算法流程
• 3.1.3 PSO 算法的参数控制
• 3.2 PSO 算法的优缺点分析及改进
• 3.2.1 PSO 算法的优缺点
• 3.2.2 PSO 算法的常见改进
• 3.2.3 针对WTA 问题的PSO 的改进
• 3.3 本章小结
• 第四章 改进的PSO算法求解WTA问题
• 4.1 改进PSO 算法求解WTA 问题机理
• 4.1.1 粒子的编码与解码
• 4.1.2 适应度函数的选择与计算
• 4.1.3 算法的流程
• 4.2 改进PSO 算法求解WTA 问题仿真实例及结果分析
• 4.2.1 改进PSO 算法求解WTA 问题的有效性
• 4.2.2 改进策略对算法求解WTA 问题的性能影响
• 4.2.3 改进的PSO 算法与基本PSO 算法的性能比较
• 4.3 对空防御决策
• 4.3.1 防空决策模型
• 4.3.2 数值实验
• 4.4 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果