基于智能对抗进化的联合火力打击任务规划方法

论文摘要

针对常规联合火力打击任务规划方法很少涉及敌我对抗,导致评估环境发生变化的问题,提出一种基于敌我对抗进化的智能对抗进化算法。该算法以遗传算法为基础,将模拟生物竞争机制引入敌我双种群,互为评估条件实施对抗进化。依据敌我战场态势图构建观察-判断-决策-打击（OODA）超网络,计算OODA循环效率、确定敌我打击排序,通过多代对抗进化获得能够适应战场动态变化的任务规划最优个体。仿真结果表明:多代进化后的最优个体相比于标准优化结果,战场动态适应性更强,联合火力打击胜率更高,应对突发情况的响应机制更完善,能够有效地解决联合火力打击任务规划的评估优化问题。

论文目录

• 0 引言
• 1 问题描述
• 2 算法构建
•   2.1 生成敌我超网络
•   2.2 生成敌我双种群
•   2.3 更新目标清单
•   2.4 个体转录
•   2.5 计算火力打击排序
•   2.6 计算敌我双方对抗结果
•   2.7 双种群优胜劣汰
• 3 仿真分析
•   3.1 参数有效性分析
•   3.2 各代最优个体适应度分析
•   3.3 最优个体对抗结果分析
•   3.4 算法时空消耗分析
•   3.5 任务规划结果显示
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘昊,张策,丁文韬

关键词: 联合火力打击,任务规划,智能对抗进化,遗传算法,超网络,观察判断决策打击循环,人工智能

来源: 兵工学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 武器工业与军事技术,自动化技术

单位: 国防大学联合作战学院,国防大学研究生院

基金: 国家社会科学基金项目(16GJ003-051)

分类号: E91;TP18

页码: 1287-1296

总页数: 10

文件大小: 459K

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