多目标群激光反导优化研究

论文摘要

随着现代防御武器的发展,激光反导武器以其光速的拦截速度,精准的瞄准和拦截性能,可短时间内拦截多个目标和杀伤力可调等独特的优势吸引了众多国家的重视,并取得了飞速的发展。由于现代空袭环境往往采用多批次,多种武器协同饱和攻击目标,给现代防御武器的指挥决策系统提出了更高的要求。本文对激光反导武器同时拦截多批次,每一批次含有多个目标时的拦截排序问题进行了深入的探讨。建立了多目标激光反导模型,分别对多目标群和同一批次含有多个目标两种情况进行了拦截优化设计。分析了来袭目标的飞抵时间,高度,数量、种类和航路捷径对目标的威胁度的影响,并运用层次分析方法和变权的层次分析法对多目标群的威胁度进行排序,以此作为反导武器优先拦截的重要依据。多目标激光反导拦截排序问题实质上是一种动态旅行商问题,本文提出了一种的改进遗传算法解决激光反导武器同时应对多个目标时的拦截排序的问题。针对遗传算法的局部寻优能力较弱,本文提出了最优保存加局部搜索思想对标准遗传算法进行了改进。通过对8个来袭目标进行仿真,分析了改进的遗传算法的各参数对搜索性能的影响,并对15个来袭目标进行仿真,验证了算法具有较高的全局收索能力和快速的计算效率。针对遗传算法早熟现象,本文提出了一种改进的小生境遗传算法。分别设计了以欧几里德距离和“气泡”距离算子来度量排列之间的相似度,并结合小生境遗传算法的惩罚机制来改善标准遗传算法难以跳出局部最优解的“早熟”现象,并分别对10个和15个来袭目标进行仿真计算,验证了算法具有改善种群多样性的能力。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究目的及意义
• 1.2 多目标激光反导问题
• 1.3 激光武器及激光反导技术
• 1.4 多目标群激光反导拦截优化的国内外研究现状
• 1.4.1 多目标激光反导拦截优化国内外研究现状
• 1.4.2 多目标群威胁度的研究现状
• 1.4.3 多目标群激光反导拦截优化研究的不足
• 1.5 论文的主要研究内容
• 第2章 多目标激光反导模型的建立
• 2.1 引言
• 2.2 激光反导系统的功能及组成和发射原理
• 2.2.1 激光反导系统的功能
• 2.2.2 激光武器系统的组成
• 2.2.3 激光反导武器的拦截单个目标的过程
• 2.3 多目标激光反导问题的描述与建模
• 2.3.1 当目标的个数和速度不变时建立多目标激光反导数学模型
• 2.3.2 旅行商问题
• 2.3.3 目标个数，速度发生变化时的数学模型
• 2.4 拦截导引规律的设计
• 2.4.1 追踪导引律
• 2.4.2 平行导引律
• 2.5 本章小结
• 第3章 多目标群的威胁度评估
• 3.1 引言
• 3.2 层次分析法的基本原理与实现步骤
• 3.2.1 层次分析法的实现步骤
• 3.2.2 建立阶梯层次结构
• 3.2.3 构造两两比较矩阵
• 3.2.4 计算单一准则下元素的相对权重
• 3.2.5 判断矩阵的一致性检验
• 3.3 变权原理
• 3.4 运用层次分析法和模糊决策方法估计多目标群的威胁度
• 3.4.1 建立来袭目标的层次结构模型
• 3.4.2 构建影响目标威胁程度的隶属度函数
• 3.5 运用常权层次分析法求目标的威胁度
• 3.6 运用变权层次分析法求目标的威胁度排序
• 3.6.1 构造各个因素的均衡函数
• 3.6.2 计算变权向量
• 3.6.3 计算目标的实时的综合威胁度值
• 3.7 对单个目标群的多目标进行威胁度排序
• 3.8 本章小结
• 第4章 拦截排序优化算法设计
• 4.1 引言
• 4.2 标准遗传算法分析
• 4.2.1 遗传算法求解步骤
• 4.2.2 算法优缺点分析
• 4.3 改进的遗传算法
• 4.3.1 编码
• 4.3.2 适应度函数
• 4.3.3 生成初始群体
• 4.3.4 选择算子
• 4.3.5 杂交算子
• 4.3.6 改进遗传算法的程序流程
• 4.4 改进的遗传算法对8 个来袭目标进行拦截仿真
• 4.5 对15 个目标进行拦截优化仿真
• 4.6 本章小结
• 第5章 小生境遗传算法在多目标激光反导问题上的应用
• 5.1 引言
• 5.2 排列之间的距离表示
• 5.2.1 欧几里德距离
• 5.2.2 “气泡”距离
• 5.2.3 邻近交换
• 5.3 小生境遗传算法
• 5.3.1 小生境遗传算法的计算原理
• 5.4 运用小生境遗传算法解决多目标激光反导问题
• 5.4.1 小生境遗传算法的多目标激光反导拦截排序仿真
• 5.4.2 今后的研究方向
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢