多层防御模式下武器目标分配决策的启发式优化算法

admin · 发表于 2022-9-5 18:06:52

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雅宝题库解析：
武器目标分配（Weapon Target Assignment, WTA）是军事运筹学领域一个经典的NP 完全组合优化题目。WTA题目的目标为：在满足武器资源、占地面积、操作成本及人力资源等约束的前提下，如何分配防御武器来迎击入侵目标（敌方的导弹、飞机等），使得防御方所保护的资产的幸存价值最大。迄今为止，能得出该题目精确解的多项式时间算法尚未建立。最近兴起的一些启发式算法，为求解先前用常规方法难以解决甚至无法解决的最优化题目提供了有力的工具。这些算法包括：粒子群优化（Particle Swarm Optimization ，PSO）、遗传算法（Genetic Algorithm，GA）、蚁群优化（Ant Colony Optimization，ACO）等。本文的目标是探索适合于多层防御模式下WTA题目的高计算效率的算法。建议的启发式算法，要求能够在已知敌方攻击计划的情况下，给出分配给每种资产的防御武器的最优数目。本文对PSO, GA和ACO三种启发式算法根据求解的WTA题目特征进行了改进，应用于求解WTA题目。给出了这些算法的具体实现方案, 包括整数编码方案的PSO, 标准的GA, 以及序列和并行的ACO算法。通过两个WTA数值例子对三种算法的性能进行了评价。结果表明，PSO、GA和ACO都能找到高质量的近似最优解，因此，它们都可以成为求解WTA题目的有效算法。比较而言，PSO算法在解的质量、算法鲁棒性和计算效率三个方面的性能指标都优于其它两个算法。最后，本文将PSO算法应用到一个大规模的WTA题目，给出了计算结果。计算结果表明PSO能够满意地求解大规模的WTA题目。未来的研究将是进一步改进并行ACO算法，在保持计算效率前提下提高解的质量。

多层防御模式下武器目标分配决策的启发式优化算法

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