目标火力分配的优化算法
火力分配多目标规划模型的改进MOPSO算法

2 .中 国人 民解 放军 9 1 9 1 9部 队,湖 北 黄 冈 4 3 8 0 0 0 )
摘 要: 提 出 一 种 改 进 的 多 目标 粒 子 群 优 化 算 法 ( mu l t i — o b j e c t i v e p a r t i c l e s wa r m o p t i mi z a t i o n ,MOP S ( ) ) 算
法, 通过 化解约 束条件 、 修 改 速 度 和 位 置 更新 等 使 该 算 法 适 于 求 解 火力 分 配 多 目标 规 划 模 型 。 最 终 求 解 的 非 劣 解 集构成 P a r e t o 前沿, 体现增加 火力单元数 量对射 击效能的影响 , 决 策 者 可 按 照 意 图从 中 选 取 最 终 解 。不 考 虑 多 目
标 规 划 模 型 中 的属 性 目标 , 对 敌 毁 伤 概 率 随迭 代 步 数 演 变 与 单 目标 函 数 相 比 , 收敛性 能相 同 , 最大值 相近 , 验证了
所提 算法的有效性 。
关 键 词 :火 力 分 配 ;多 目标 规 划 ;多 目标 粒 子 群 优 化 ;反 导
中图分类号 : V 2 4 7
犖犕犻1狓犻犼1犼1狓犻犼犮犻狓犻犼02改进的犕犗犘犛犗算法mopso算法是在将pso算法应用于多目标优化问题时提出的首先在可行解空间初始化一群粒子每个粒子都代表多目标优化问题的一个潜在解用位置速度适应度值3项指标表示该粒子的特征适应度值由适应度函数计算得到其值的好坏表示粒子的优劣
第 3 5卷
第 2期
文献标志码 : A
D O I : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 0 0 1 — 5 0 6 X. 2 0 1 3 . 0 2 . 1 5
基于粒子群优化算法的坦克火力分配方法

基于粒子群优化算法的坦克火力分配方法坦克火力分配是指在战场上,根据实际情况和战术需求,合理地分配坦克的火力,以取得最大的战斗效果和生存能力。
传统的坦克火力分配方法一般是由指挥官根据经验和直觉来做出决策,这种方法存在着主观性强、效果难以保证的问题。
近年来,随着智能算法的发展和应用,基于粒子群优化算法的坦克火力分配方法逐渐引起了研究者的关注。
粒子群优化算法是一种模拟自然界群体行为的优化方法,能够通过模拟粒子的群体行为来找到问题的最优解。
基于粒子群优化算法的坦克火力分配方法主要包括以下步骤:1. 建立数学模型:在进行坦克火力分配之前,首先需要建立一个数学模型,将问题转化为数学表示,例如将坦克单位和目标单位的关系表示为数学公式。
2. 确定优化目标:在坦克火力分配中,优化目标一般是最大化攻击效果或最大化生存能力。
根据实际需求,确定一个或多个优化目标。
3. 设计适应度函数:适应度函数是粒子群优化算法的核心,它用来评估每个粒子(即每种分配方案)的优劣程度。
适应度函数一般包括坦克的攻击力、射程、装甲等因素。
4. 初始化粒子群:在进行优化之前,需要初始化一定数量的粒子,并随机生成每个粒子的位置和速度。
5. 更新粒子位置和速度:根据粒子群优化算法的思想,在每次迭代时,根据当前位置和速度,更新每个粒子的新位置和速度。
6. 评估和选择粒子:根据适应度函数,评估每个粒子的适应度,并选择适应度最好的粒子作为当前的最优解。
7. 更新最优解:如果某个粒子的适应度优于当前最优解,那么将其更新为新的最优解。
8. 终止条件判断:根据设定的终止条件,判断是否终止算法。
例如可以设定迭代次数或达到某个收敛阈值时终止算法。
9. 输出结果:将得到的最优解作为坦克火力分配方案输出。
基于粒子群优化算法的坦克火力分配方法能够综合考虑多个因素,通过对分配方案的不断优化,使得坦克的火力能够更加精准地打击目标,并提高坦克的生存能力。
该方法还具有自适应性强、全局搜索能力好等特点,能够有效解决传统方法中存在的问题。
一种基于多岛遗传算法的火力优化分配方法
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在实 际作 战 中 , 常是 多个 火 力 单 元 对 多 个 通
目标 进行 火 力攻 击 , 然 要 考 虑对 不 同 目标 的火 必
单元 的 整体优 势 , 寻求 在 给定 约束 条件 下 , 总 的 使
打击 效 果最 好 的分配 方案 是 当前必 须要 解决 的问
题 。 因此 , 究 火 力 分 配 问题 的建 模 和 求 解 具 有 研
A e h fFi owe tm iat lc to M t od o r ep rOp i z i AI a in on o
Ba e u tpl s a d Ge etc Al o i m s d on M li e l l n n i g rt h
I a ja g 。 LIXi na Xioin I n in
ton o uliwe pon VS m u t— a ge ,t i fm t— a lit r t he mod lo ie we loc ton i it n e ho s d e ffr po ra l a i s bu l ,a d a m t d ba e o u tpl s a d g ne i l rt n m li e il n e tc a go ihm ( I M GA )i r os d t o t s p op e o d he mod loffr p e ie owe lo a i n.Fi r a l c to — n ly,a sm u a i n e a al i l to x mpl s il t a e nd t i ul ton r s l ho ha he a go ih i fe — e i lus r t d a he sm a i e u t s ws t tt l rt m s e f c tve a d f a j e i n e sbl . Key wor s fr po r a l c to d ie we lo a i n;muli l s a d ge tca g rt tp e i l n ne i l o ihm ;o i ia i ptm z ton
信息化条件下陆军部队火力优化分配模型

第一部分:2012年中国股权激励回顾1.1 2012年上市公司股权激励方案解析研究2012年上市公司公布的118个股权激励方案,我们发现:1)A股市场股权激励全面推开,方案数量再创新高,创业板和中小板仍为主体和君咨询股权激励中心自2006年以来一直密切跟踪A股市场股权激励方案的披露情况。
中心统计数据显示,自2006年以来,国内A股上市公司实施股权激励的数量总体呈上升趋势。
其中2006年44家,2007年15家,2008年68家,2009年19家,2010年66家,2011年114家,2012年达到118家,合计444家。
其中2012年公布的方案数量为历年之最,占已公布激励方案的上市公司总数的26.58%。
从所属板块来看,中小板和创业板分别有46家上市公司公布股权激励方案,数量上旗鼓相当,合计占当年公布股权激励方案上市公司总数的78%。
此外,从板块内部占比来看,截止2012年底,中小板和创业板实施股权激励的上市公司占比均超过20%,是沪市和深市主板股权激励公司占比的两倍以上。
以上数据综合说明,中小板和创业板上市公司在股权激励方面热情明显较高。
一方面,A股上市公司推出股权激励的热情越来越强烈,反映的是越来越多的上市公司采用中长期激励方式来留住人才,通过与股东价值挂钩的持续激励方式,激发员工的活力与动力,有效避免短期行为以及由此带来的风险。
但另一方面,与海外成熟市场相比,A股上市公司股权激励程度明显落后,仍有很大发展空间。
据统计,在美国和加拿大,超过95%的上市公司实行了股权激励计划,欧洲多数发达国家的比例也达到80%以上,而我国A股的比例不到20%,未来发展空间十分广阔。
2)限制性股票和股票期权平分秋色,混搭现象开始盛行在公布的118家股权激励方案中,单一采用限制性股票的有52家,单一采用股票期权的有47家,二者占据了大部分,是主流的激励模式。
值得关注的是,17家上市公司采用“股票期权+限制性股票”的混搭方式进行激励,占方案总数的14%,这表明当前上市公司方案日趋专业化、成熟化和个性化。
一种对集群目标射击的最优火力分配方案

・ 6 7 ・
J RNA F G OU L O UN AUN L CH & C NTR L O O
第 3 期
一
种 对集 群 目标 射 击 的最 优火 力 分 配 方 案
周 全 一 - 。杨 善 林 ,曲 玉 琨 。
(.合 肥 工 业 大 学 ,安 徽 合 肥 1 2 0 0 ;2 30 9 .炮 兵 学 院 ,安 徽 合 肥 203) 3 0 1
Z HOU a Qu n 一,YANG h n l S a —i ,QU — u n Yu k n
( . He e Un v r iy o c n l g ,He e 2 0 0 ,An u ,Ch n ; 1 fi ie st fTe h o o y fi 3 0 9 hi ia 2 Ari e y Ac d my o LA , He e 2 0 3 ,An u , C i a) . t lr a e fP l fi 3 0 1 hi hn
摘
要 :结 合炮 兵对 集 群 目标 射 击 中遇 到 的实 际 情 况 ,根 据 炮 兵 射 击 的 特 点 ,应 用 高 等 数 学 和 军 事 运 筹
学 以及 炮 兵 射 击 学模 型 ,建立 了利 用 有 限 的发 射 弹数 获 取 最 大 的 目标 毁 伤 程 度 的 对 集 群 目标 射 击 的 最 优 火 力 分 配 模 型 。模 型 根 据 弹群 覆 盖 目标 的概 率 确 定 射 击 正 面 ,再 求 得 使 毁 伤 程 度 达 到 最 大 值 时 的 射 击 纵 深 ,从 而
最 终确 定 了最 大 毁 伤 程 度 的 具 体值 。通 过 实 例验 证 ,方 案 能 够 为 战 斗 准 备 阶段 的 炮 兵 火 力 分 配 提 供 科 学 的 依 据 ,从 而 能 够 为 炮 兵 部 队 遂 行 对集 群 目标 射 击任 务 时 的 兵 力 和 火力 的运 用 提 供 了 有 益 的参 考数 据 。 关键 词 :数 理 统计 学 ;炮 兵 ;集 群 目标 ;火 力 分 配 ;模 型 ;射 击 误 差 ;射 击 效 率
火力分配的优化算法

The Optimization Algorithm of Fire Distribution 作者: 刘家军 [1];邢俊英 [2];李万顺 [3]
作者机构: 军事科学院,军事运筹分析研究所,北京,100091[1] 炮兵指挥学院,河北,宣
化,075100[2] 国防大学,北京,100091[3]
出版物刊名: 军事运筹与系统工程
页码: 18-22页
主题词: 0-1规划;火力分配;优化算法;可重复排列;松弛变量
摘要:火力分配问题可以看成是一个0-1规划问题,传统的0-1规划算法比较复杂、运算量大,优化算法对0-1规划问题经过枚举、可重复排列和m位n进制数的转换,使运算次数从2m×n次减少到nm次.该算法有两个特点:一是精简幅度大,将0-1规划问题转化为可重复排列数的问题时,可以将2m×n个情况转化为nm个情况;二是通用性强,利用可重复排列数转化为m位n进制数,将不通用的不定次循环问题转化为一次循环问题.利用优化算法可以很容易地解决任务分配、火力分配、弹药运输等问题.。
基于粒子群优化算法求解火力分配问题

基于粒子群优化算法求解火力分配问题一、绪论1.1 研究背景和意义1.2 研究目的和意义1.3 国内外研究现状与发展趋势1.4 论文的结构和内容安排二、火力分配问题研究概述2.1 火力分配问题的定义和特点2.2 火力分配问题的分类2.3 传统方法在火力分配问题中的应用2.4 粒子群优化算法在火力分配问题中的优势与不足三、粒子群优化算法理论基础3.1 PSO算法基本原理3.2 PSO算法中的关键参数和影响因素3.3 PSO算法的变形与优化四、基于粒子群优化算法的火力分配问题求解4.1 火力分配问题的模型建立4.2 基于PSO算法的火力分配模型求解4.3 火力分配问题算法的效果与评价五、实验结果分析和总结5.1 实验数据的来源和处理方法5.2 实验结果的分析和对比5.3 问题解决的局限性和下一步的研究展望5.4 论文的总结与发现参考文献一、绪论随着社会经济的不断发展,人们对能源的需求越来越大,用电、交通、工业等各个领域都需要用到大量的能源。
而随之而来的危害问题也越来越突出,能源的开发和利用必须遵循“高效、低碳、节能、环保”的原则。
因此,在能源的开发和利用中,火力发电具有成本低、效率高、运行稳定等优点,成为主要的电力发电方式之一。
火力发电是指利用化石燃料产生高温高压的蒸汽,通过蒸汽驱动汽轮发电机发电。
在火力发电中,火电厂内存在着多个电站和机组,每个机组需根据当时的用电量和火力的供应情况来调整自身的负荷,使之达到高效供能。
此时,要充分考虑电力的稳定性以及更加现实的经济效益问题。
火力分配问题是指在火电厂的各个机组中,如何合理分配燃料使得整个电站的经济效益达到最优。
它涉及到复杂的负荷调节和燃料分配问题,需要充分考虑因素相互作用等一系列限制性因素。
如何快速解决火力分配问题,减少成本和污染,是一个重要的研究方向。
传统方法如线性规划、支持向量机、遗传算法等在解决火力分配问题中存在诸多不足和局限性,因此智能算法开始被大量应用。
联合火力打击目标优化分配模型

C i t a t i o n f o r ma t : C H E N H u i , MA Y a — p i n g . T a r g e t A s s i g n m e n t Mo d e l i n J o i n t F i r e S t r i k e O p e r a t i o n s [ J ] . J o u r n a l o f O r d n a n c e
Ta r g e t As s i g n me n t Mo d e l i n J o i n t Fi r e S t r i k e Op e r a t i o n s
CHEN Hu i , MA Ya — pi n g
( P u b l i c P l a t f o r m C e n t e r , N a t i o n a l D e f e n s e U n i v e r s i t y , B e i j i n g 1 0 0 0 9 1 , C h i n a )
Abs t r a c t :Th e u n i t y a s s i g n me n t o f i f r e po we r r e s o ur c e s wh i c h be l o n g s t o d i f f e r e n t a r me d s e r v i c e s t o t he
第3 8卷
第 3期
兵 器 装 备 工 程【 装备理论与装备技术 】
d o i : 1 0 . 1 1 8 0 9 / s c b g x b 2 0 1 7 . 0 3 . 0 0 3
基于粒子群优化算法求解火力分配问题

火力单元进行 打击 。 目标 特性用 威胁 系数 和杀 伤概 率
P 描述 。 表示第 批 目标 的威胁 系数 , P 表示第 i个火
1 引言
火力分配 问题 有 时也称武 器一 目标分 配问题 _ 】 ] ( We a p —
o n - T a r g e t As s i g n me n t , WTA) , 火 力 分 配 是 指 几 个 火 力 单
定性程度 。
2 火 个火力单元要对 , 个 目标 。 进行火 力打击 , 每
王 光 源 徐 鹏 飞
( 1 . 海军航空工程学 院 烟台
赵
勇
汕头 5 1 5 8 2 8 )
2 6 4 0 0 1 ) ( 2 . 9 2 7 6 8部队
摘 要
针对 当前火力分配 ( WT A) 的难题 , 论文提出了一种基于粒 子群 优化算法 ( P S O ) 火力分配优化 方法 。介绍 了算法 的具 体实现
p r o p o s e d . Th e s p e c i f i c i mp l e me n t a t i o n s t e p s o f t he a l g o r i t h m a r e i n t r o d u c e d,a n d t h e f e a s i bi l i t y a n d s c i e n t i f i c i t y o f t h i s me t h o d a r e v e r i f i e d t h r o u g h M ATLAB s i mul a t i o n e x p e r i me n t o n c o mp u t e r .I t i s a me a n i n g f u l a t t e mp t a nd e x p l o r a t i o n t o c o mma n d a n d d e c i s i o n - ma k i n g i n mo d —
基于粒子群算法的火力最优分配

Fie o e tm u srbu i s d o ril r p w rOp i m Diti ton Ba e n Pa tc eSwa m l o ih r A g rt m
XI NG — i S Lix n, UN , Bo CHE M i g L N n , UO i Hu
不 同及 我 炮 兵 火 力 单 位 某 时 刻 的 对 敌 打 击 效 率 不 同 ,如 何 确 定 最 佳 对 敌 目标 的 火 力 分 配 尤 为 重 要 ,
火 力 单 元 的最 优 分 配 就 是 要 求 毁 伤 目标 数 的 数 学 期 望 达 到 最 大 值 ,建 立 火 力 优 化 模 型 为 :
(tf R o f i p we o to, tlr a e f L H fi 3 0 , ia Saf o m o r o r nr lAr l y Fe C ie Ac d myo A, ee 2 0 3 Chn ) P 1
Ab ta t T h o sr c : o t e c mp i a e a te fe d e v r n n f mu t t r e n lifr p we n t n t e a tl r ate lc t d b tl i l n io me to li a g ta d mu t ie o r u i o h r i e y b tl s l fe d p l h a t l wa m p i i a i n a g rt m n r g e s v e h d n i c s h p i z to f a tl r i l ,a p y t e p r i e s r o t z to l o i c m h a d p o r s i e m t o ,a d d s u s t e o tmi a i n o ril y e fr p we n t .I p o i e a t a d r la l u r n e o e r h n h ie o r u i s t r v d s f s n e i b e g a a t e f r s a c i g t e wh l p i i a i n n we n t e fr p we o e o t z t a s r i h i o r m o e d srb t n o l a y fe d it i u i fmii r i l . o t Ke wo d : a t l wa m p i z to l o i m ; ie o ru i ; y r s P ri e s r o tmi a i n a g rt c h F r p we n t Op i m it i u i n s t mu d srb t o
改进MOPSO的联合火力打击目标分配

子。仿真结果表明,设计的算法比带精英机制的非支配排序遗传算法(NSGA-II)运行速度更快、求得的Pareto前沿解
的精度更高.能有效地解决舰载联合火力打击目标分配问题。
关键词:多目标粒子群,武器-目标分配,自适应变异,拥挤距离,惯性权重
中图分类号:TJO1;TJ83
文献标识码:A
DOI: 10.3969/j.issn.l002-0640.2019.09.024
assignment[ J].Fire Control & Command Control,2019,44(9): 125-129.
0引言
武器-目标分配问题,是指如何采用高效的算 法,在打击多个来袭目标时,按照设置的最优分配
原则合理地分配现有的武器,根据其分配原则的不 同通常可分为单目标优化和多目标优化"切。随着 海洋领域已成为各国发展战略的重心,国内外许多 学者都非常关注舰载武器一目标分配问题,对其求
Vol. 44,No. 9 Sep,2019
文章编号:1002-0640( 2019 )09-0125-05
火力与指挥控制
Fire Control & Command Control
第44卷第9期 2019年9月
改进MOPSO的联合火力打击目标分配**
陈曼打周凤星打张成尧2 (1.武汉科技大学信息科学与工程学院.武汉430081; 2.武汉义信恒通科技有限公司,武汉430073)
2. Wuhan Yixin Hengtong Technology Co.,Ltd., Wuhan 430073,China)
Abstract: In the weapon target assignment of shipboard fire strike, an improved hybrid multi -
均匀分布集群目标射击火力分配优化数值仿真方法

A u e i a i u a i n App o c o Fi e Di t i to N m r c lS m l to r a h t r s r bu i n
Op i ia i n i ho tng Un f r l s r b e o p Ta g t tm z to n S o i io m y Dit i ut d Gr u r e s
f nc i n p e e e n t o m f n u to r s nt d i he f r o ume ia nt gr ls rc li e a um ft l me a y u ton t a i b e n t o he ee nt r f nc i s wih v ra ls i he
Vol 3 , . 1 _ 4 No 1
NO 2 0 V, 0 9
火 力 与 指 挥 控 制
FieCo to r n r l& Co ma d Co tol m n 年 l 09 1月
文章 编 号 :0 2 0 4 ( 0 9 1 - 0 4 0 1 0 — 6 0 2 0 ) 10 8 — 4
均 匀分 布 集群 目标 射 击 火 力分 配优化 数 值 仿真 方 法
尹 纯 , 执 铨 王
南京 209) 1 0 4 ( 京 理 工 大 学 自动 化 学 院 , 苏 南 江
摘 要 : 于 所 提 出的 火 力 分 配 方 案 , 用 数 值 积 分 方法 将 对 均 匀 分 布 集 群 目标 射 击 的火 力 分 配优 化 问 题 转 化 为 由多 变 基 使 量 初 等 函数 表 示 的 积 分 和 函 数 在 单 位 多 面 正 方 体 内 的 最 小 值 求 解 问 题 , 力 分 配 优 化 的 瞄 准 点 坐 标 可 以 尝 试 利 用 成 熟 的 火
武器目标协同火力分配建模及算法

2 0 1 5年 4月
文章编 号 : 1 6 7 3 . 3 8 1 9 ( 2 0 1 5 ) 0 2 — 0 0 3 6 . 0 5
指挥控 制 与仿 真
Co mma n d Co n t r o 1& S i mu l a t i o n
Vo 1 . 3 7 No . 2
mi z a t i o n o b j e c t i v e ,a n d s u b j e c t e d t o t h e t r a g e t d a m a g e r e q u i r e m e n t s . A i m i n g a t t h e i f r e a s s i g n m e n t p r o b l e m,g e n e t i c a l g o —
AD r . 2 01 5
武 器 目标 协 同火 力分 配 建模 及 算 法
李
摘
平 ,李 长 文
1 0 0 0 7 4 )
( 北 京 机 电工 程 研 究 所 ,北 京
要: 针 对 当 前 火 力 分 配模 型 的 不 足 以及 实 际作 战 的 需 求 , 对 武 器 目标 协 同 火 力 分 配 问题 进 行 了研 究 , 建 立 了 火
r i t h m i s i mp r o v e d b y u t i l i z i n g c h a r a c t e r i s t i c s o f t h e p r o b l e m a n d h e u r i s t i c i n f o r ma t i o n .S i mu l a t i o n r e s u l t s s h o w t h a t t h e i m—
联合火力打击中武器目标分配问题的多目标优化模型及算法

Journal of Xinyang Normal University Natural Science Edition Vol. 32 No. 4 Oct. 2019
DOI:10.3969 / j.issn.1003⁃0972.2019.04.027
文章编号: 1003⁃0972(2019)04⁃0664⁃06
联合火力打击中武器目标分配问题的多目标 优化模型及算法
宣贺君1∗, 向 勇2, 和晓强3, 刘道华1
(1. 信阳师范学院 计算机与信息技术学院 / 河南省教育大数据分析与应用重点实验室,河南 信阳 464000; 2. 中国人民解放军 95844 部队,甘肃 酒泉 735018; 3. 中国人民解放军 31662 部队,甘肃 临夏 731100)
摘 要:联合火力打击中确定最优的武器目标分配方案是具有挑战性的问题.为解决该问题,考虑需要在
潜在打击目标中确定打击目标,建立了一个以最大化期望毁伤收益和最小化打击成本为目标的多目标优化模
型.采用加权求和法以及偏好将多目标优化模型转化为全局约束优化模型.设计了具有较好搜索能力的交叉和
变异算子的遗传算法.实验结果表明,所提出的算法可以得到比对比算法更好的分配方案.
Key words:fire strike; target determined; multi-objective optimization; genetic algorithm
0 引言
由于作战空间的多维性、作战力量的多元性、 作战目标的不确定性等特点,使得联合作战( 联合 火力打击) 成为现代战争中一种极其重要且必须 用到的作战模式[1,2] . 需要合理地组织作战力量, 有效地分配打击目标所用的武器,以及各军兵种、 各武器装备之间进行周密的协同 / 合同作战以达成
改进的粒子群算法求解火力优化配置
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( p .fC nr l n ie rn , a e yo Ar rdF re gn eig B in 0 0 2 C ia De to o t gn eig Ac d m oE f moe o c iern , e ig1 0 7 , hn ) En j
Ab t a t Ai n t h o ma d r wi i e r a o a l r t i e s r t g n a y i n m o e n b tlfe d t n n t s r c : mi g a e c m t n e l g v e s n b e f e srk ta e y i n tme i d r a te l a k u i l i i i e c u t r r ,a mp o e a tc e s r a g rt fr o n e wo k n i r v d p ri l wa m l o i m s i to u e o g n r t e s b e fr s i n h i n r d c d t e e a e a f a i l e a sg me t s h me i i n c e n a s o ttme wh c r v d d a b ss f r d c s o k n . e c mp r s n r s l s o mp o e a tc e s r a g rt m h r i , i h p o i e a i o e ii n ma i g Th o a io e u t h ws i r v d p ri l wa m l o i h h sh g c u a y a d e f i n y wh c a e h p r to e u r m e t ft n n t a ih a c rc n f ce c , i i h c n me tt e o e a i n r q ie n so k u i. a K e o d : a k u i; r p i a s i n yw r s tn n t f eo t i m la sg me t p ri l wa m l o ih n ; a c e s r a g rt m t
火力分配数学建模
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火力分配数学建模
火力分配数学建模是指使用数学方法和模型来解决火力分配问题。
火力分配是指将有限的火力资源分配给不同的目标或任务,以使火力效能最大化或达到特定的目标。
数学建模可以帮助决策者优化火力分配方案,提高决策效率和火力利用率。
在火力分配数学建模中,常用的数学方法和模型包括:
1.矩阵方法:使用矩阵来表示不同目标和火力资源之间的关
系,通过线性代数的方法来求解最优分配方案。
2.线性规划:使用线性规划模型来描述火力分配问题,并通
过线性优化算法求解最优解。
线性规划模型可以考虑各种
限制条件和约束条件,如火力资源的限制、目标的优先级
和权重等。
3.整数规划:在火力分配问题中,往往会涉及到分配问题的
整数约束,即火力资源不能被分割为小数。
整数规划模型
可以解决这类问题,并通过整数优化算法求解最优解。
4.随机规划:考虑到火力分配问题中存在的不确定因素和随
机性,可以采用随机规划模型来优化火力分配方案。
这通
常涉及到概率论和随机过程的应用。
5.模拟仿真:通过建立火力分配的仿真模型,模拟不同分配
策略下的效果和性能,评估各种方案的优劣,帮助决策者
做出合理的决策。
综上所述,火力分配数学建模利用数学方法和模型来求解火力
分配问题,优化分配方案,并提高火力效能。
这些数学方法和模型可以灵活应用于不同的具体情境和场景,为决策者提供有力的支持和指导。
基于粒子群优化算法的坦克火力分配方法
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基于粒子群优化算法的坦克火力分配方法坦克火力分配是指根据目标属性和环境情况,合理分配坦克的各种火力资源,以达到最好的战斗效果。
通常,坦克的火力资源包括炮弹、高射机枪、火焰喷射器等。
由于敌方防御方式经常变化,对火力资源的合理分配要求根据实际情况快速适应变化,因此需要使用一种高效的坦克火力分配方法。
粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法,它在解决复杂问题方面表现出色。
本研究将粒子群优化算法应用于坦克火力分配问题中,探讨其可行性和有效性。
首先,需要确定坦克火力分配问题的数学模型。
根据实际需要,采用目标函数法,以最小化坦克受到的攻击伤害为目标函数,并考虑到火力资源之间的相互配合,设置不同的约束条件。
如对于炮弹和高射机枪,由于其射程和攻击方式的不同,需要分别设置约束条件。
同时,为了避免过分依赖已知信息,给定坦克火力分配的出发点,将初值作为约束条件加入数学模型中。
然后,需要设计粒子群优化算法的流程。
将每个样本坦克看作一个粒子,将粒子的位置向最优解方向移动,直到达到全局最优解或达到最大迭代次数为止。
具体地,要初始化种群和最优解,并确定初始速度和权重因子,然后根据目标函数和约束条件,计算适应度值和速度,更新粒子的位置和适应度值,并更新最优解。
最后,对计算结果进行可视化,并对实验结果进行进一步分析和评估。
最后,进行实验验证和结果分析。
为了验证基于粒子群优化算法的坦克火力分配方法的效果,使用MATLAB进行模拟。
实验结果表明,该方法具有快速适应变化的能力,能够在大规模多目标复杂环境中发挥优秀的效果,提高坦克的作战效率。
综上所述,本研究根据实际需要,提出了一种基于粒子群优化算法的坦克火力分配方法,并设计了相应的数学模型和优化算法流程。
实验结果表明,该方法具有很高的效率和准确性,是一种有效的坦克火力分配方法。
未来,我们将进一步研究和优化该方法,以适应更广泛的实际应用。
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集 中 优 势 兵 力 , 以 多 击 少 , 这 是 战 争 中
一
线性规划法 ,分析坦 克连冲击 火力分配 问题 ,
最 后 使 用 软 件 以报 告 文件 或 图 形 的 方 式 显 示 火 力分配结果 。 2 0 0 6年 , 纪 兵 等 利 用 马 尔 可 夫 决 策 理
图 1
该 结 果 是 影 响 战 争 胜 败 的 关键 因 素 本 文 通 过 分 析 目 标 火 力ห้องสมุดไป่ตู้分 配 优 化 算 法 发 展 历 程 ,将 火 力 分 配优 化 算 法归 纳总 结 为常规 解 析
火 力 分 配 法 、 智 能 进 化 火 力 分 配 法 、混 合 式 火 力分 配 法三 种 方 法 ,
真 中 的一 个重要 内容 ,其 算 法 的
优 劣 决 定 了火 力 分 配 优 化 结 果 ,
等[ 2 1 通过 将分 配 问题按 序排 列,选取 各 火 力
单 元 的失 败 概 率 , 使用 最 小 失 败 概 率 进 行 优 化 选 取 目标 与 火 力 分 配组 合 , 该 方 法 得 到 结 果 比
差 分 进 化 算 法 、遗 传 算 法 、禁 忌 搜 索 算 法 和 影 响网络 【 等。 1 智 能 进 化 算 法 是 以模 拟 自然 界 生 物 进 化
断提高 ,火力 分配 的优化 直接影响着战争 的进
程 和 胜 负 。实 际作 战 中 , 由于 作 战 火 力 单 元 资
源有限 ,难 以做到对 所有 目标进行均匀打击和 有效覆盖 。因此 需要在满 足火力资源约束条件
价最大限度地达成作 战使 命。火力分配 问题实
际 上 是 一 个 多 目标 优 化 问题 , 国 内外 针 对 火 力 分 配 问 题 的 研 究非 常 广泛 , 而 且 根 据 不 同 的 火 力 和 目标 提 出 相 应 的优 化 算 法 。 很 多 算 法 已经 破运 用 于 火 力 分 配 优 化 中 , 大致 可 以分 为 常 规 解 析 火 力 分 配 法 、智 能进 化 火 力 分 配 法 、 混 合 式 火力分配法三种方法。
火 力 单 位 或 目标 的 方 法 , 将 问 题 转 化 为 能够 用
2 智 能 进 化 火 力 分 配 法
随 着科 学技 术 的不断 发展 ,常规 解析 火 力分配法的缺陷得 到一定程度 得到解决,智能 进化算法的运用使得火 力分配优 化问题解决空 间得 到迅速 扩展 . 不 断发展 完善 的优化算 法 通过计算机得 以实现 ,这些智 能的进 化算法 为 解 决复杂 、非线性优化 问题开辟 了新的路径。 其中常见的有粒子群算法 、人工神经 网络法、
较理想 ,但是算法 的收敛慢 、效率不 高。
l 9 7 7年 ,Na s h I 最 早 尝 试 解 决 有 约 束 条
件 下 资源 优化 配置 问题。 1 9 9 3年 ,L i b b y V 通过 大量 计 算采 用线 性规划 研 究火 力分配 问
题 ,获 得 火 力 分 配 的 最 佳 决 策 方 法 。2 0 0 1 年, Da s a r a t h y B Vt 总 结 前 人 的 基 础 上 提 出启 发 式
型,通过例子验证该方法的可行性 。
有 明确 的数 学表达 式,能够分析建立适当的数 学模 型,而 且其庞 大的计算量影响到计算的效 率不 高,在解 决大规模 火力分配问题时, 问题
更 加 突 出 ,难 以满 足 现 代 战 争 实时 性 的 要求 。
2 0 0 7年 ,黄 力伟 等 [ 9 1 针对 目标 函数是 线 性或非线性 的一 类火力分配 问题 , 提 出了虚拟
条基 本作 战原则。 伟 大的军事 家毛泽 东说过
“ 集 中优 势 兵 力 , 各 个 歼 灭敌 人 。 ” 克 劳 塞 维
茨也指 出: “ 数 量 上 的 优 势 应 该 看 作 是 基 本 原
则 .不论在 什么地 方都应该是首先和尽量 争取 的。 ”时至今 日,如何精确用兵 ,做到 战斗效 能精确 匹配 、数量规模合理够用 ,量敌用 兵, 保存战 力,以最小代 价夺取最大作战效果 是对
计算机技术应 用 ・ t h e A p p l i c a t i o n o f C o mp u t e r T e c h n o l o g y
目标火 力分配的优化 算法
文/ 陈 龙 马 亚 平
态 决 策 、 模 糊 AH P、可 行 方 向法 等 。
火 力 分 配 问 题 是 一 个 规 划 问 题, 火 力分配 优 化 问题是 作 战仿 1 9 7 0年 ,Ma t l i n S …、 1 9 8 6年 ,L l o y d S P
这 一 基 本原 则 的 发 展 和 延 伸 。随 着 信 息 化 武器 装 备 的 不 断 更 新换 代 , 其 相 应 的 打 击 能 力 也不
常规 解析火 力分配法要 求数学逻辑 严谨 、
论建立坦 克连的动态火力 分配 模型 , 使结果更 符合战场动态环境情况 的随机 问题:2 0 0 9年, 陈伟 兵等 [ 8 1 将 马尔可 夫决 策理 论运用 到炮 兵 群火力分配 中,建立 了炮兵群动 态火力分配模
并 分析 总 结各 自的 特 点,最 后对 M O E A / D 优化 算法进行 了初步研究。
【 关键词 】火力分配 优化算法 M O E A / D 算法
近似法 ,试 图减 小线性 规划的复杂计算 问题 , 但是 问题没有得到 很好解 决, 精度也有待提高 。
2 0 0 4年 , 杨 建 兵 等 结 合 层 次 分 析 法 和
下 , 紧 紧 围 绕 作 战 使 命 , 合 理 分 配 火 力 , 以综 合 效 能 作 用 于 敌要 害 和 关 节 。 争 取 以最 小 的代
匈牙利算法求解 的指派 问题 , 该方法简 单、易 于计算 , 有一定的应用价值。
2 0 1 1年 , 王 净 等 基 于 动 态 规 划 算 法 对 舰 空导弹火力分配 模型进行研 究 , 给 出 了动 态 规 划 的 算法 , 得 到 最 优 火 力 分 配 结 果 。 2 0 1 3年 , 丁 红 岩 等 … 针 对 水 面 舰 艇 编 队