系统工程与电子技术 ›› 2021, Vol. 43 ›› Issue (4): 1012-1021.doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2021.04.18

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改进差分进化算法求解武器目标分配问题

吴文海(), 郭晓峰*(), 周思羽(), 高丽()   

  1. 海军航空大学青岛校区航空仪电控制工程与指挥系, 山东 青岛 266041
  • 收稿日期:2020-05-06 出版日期:2021-03-25 发布日期:2021-03-31
  • 通讯作者: 郭晓峰 E-mail:hkdx_2017@126.com;gxf123@126.com;ezhousiyu@aliyun.com;512177478@qq.com
  • 作者简介:吴文海 (1962-), 男, 教授, 博士, 主要研究方向为精确制导与控制。E-mail: hkdx_2017@126.com|郭晓峰 (1992-), 男, 博士研究生, 主要研究方向为智能算法与航迹规划。E-mail: gxf123@126.com|周思羽 (1983-), 男, 副教授, 博士, 主要研究方向为精确制导与控制。E-mail: ezhousiyu@aliyun.com|高丽 (1984-), 女, 讲师, 博士, 主要研究方向为精确制导与控制。E-mail: 512177478@qq.com

Improved differential evolution algorithm for solving weapon-targetassignment problem

Wenhai WU(), Xiaofeng GUO*(), Siyu ZHOU(), Li GAO()   

  1. Department of Aeronautical Electric Control, Naval Aviation University Qingdao Campus, Qingdao 266041, China
  • Received:2020-05-06 Online:2021-03-25 Published:2021-03-31
  • Contact: Xiaofeng GUO E-mail:hkdx_2017@126.com;gxf123@126.com;ezhousiyu@aliyun.com;512177478@qq.com

摘要:

针对武器目标分配问题求解收敛速度慢、搜索效率低、寻优精度差的问题, 提出一种基于改进差分进化算法的武器目标分配方法。首先, 建立多约束条件下武器目标分配优化模型, 将动态武器目标分配问题离散为静态武器目标分配问题处理。其次, 采用随机邻域变异策略平衡差分进化算法全局探索和局部开发能力, 采用基于历史存档的自适应参数整定方法, 根据“精英”信息动态更新算法参数。最后, 通过与5种变种差分进化算法的对比实验, 验证了所提方法寻优精度高、收敛速度快、鲁棒性强的优点。

关键词: 武器目标分配, 差分进化算法, 随机邻域, 自适应参数

Abstract:

To solve the problems of the slow convergence rate and the low search efficiency in solving weapon-target assignment (WTA), an improved differential evolution (DE) algorithm is proposed. Firstly, the WTA model is established under the multi-constraint condition, and the dynamic WTA (DWTA) problem is discretized into the static WTA (SWTA) problem. Secondly, the exploration and exploitation capabilities of DE algorithm gorithm are slightly balanced by the random neighborhood-based mutation strategy, and the adaptive parameter setting method based on historical archive is adopted to dynamically update parameters based on "elite" information. Finally, through the comparative experiments with five kinds of variant DE algorithms, the present algorithm is proved to have a high searching accuracy, a fast convergence speed and a strong robustness.

Key words: weapon-target assignment (WTA), differential evolution algorithm, random neighbourhood, self-adaptation parameter

中图分类号: