一种基于先期毁伤准则的防空火力优化分配

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1、航空学报ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaSep．252014V01．35No．92574—2582ISSN1000-6893ON11—1929／Vhttp：Hhkxbbuaa．edu．cahkxb@buaa．edu．cn一种基于先期毁伤准则的防空火力优化分配陈黎1’2一，王中许1，武兆斌1，汪渤21．中国人民解放军63961部队，北京1000122．北京理工大学自动化学院，北京100081摘要：针对防空火力分配中，在火力资源相对充足的情况下采用带资源约束的最大毁伤准则进行火力分配容易贻误战机的问题，提出

2、了一种基于先期毁伤准则的防空火力分配新模型。该模型的思想是保证在满足毁伤概率门限的前提下，优先分配威胁度大的目标，并且利用目标到火力单元的飞临时间信息，选择尽量少的火力单元尽早毁伤目标；在毁伤目标的同时兼顾了火力资源的消耗情况和毁伤的时机，达到了以期望毁伤概率、较少火力资源尽早毁伤目标的目的。在此基础上，提出采用混沌和离散粒子群混合优化(CDPSO)算法求解防空火力分配问题，提高了算法的全局搜索能力，避免陷入局部极值。通过仿真验证了新模型的优点以及所提混合优化算法的有效性和优越性。关键词：整数规划；火力分配；先期毁伤；混沌优化；离散粒子群优

3、化中图分类号：V247．1；TP301．6文献标识码：A文章编号：i000—6893(2014)09—2574—09防空火力分配是防空指挥当中的重要环节，是决定作战效果的关键因素之一[1]。防空火力分配的目的就是适时、合理地将来袭目标分配给各防空火力单元，尽量使防空火力资源发挥最大的作战效能，以确保保卫目标的安全。目前，传统防空火力分配模型往往基于毁伤概率越大越好的分配原则[2{]，在火力资源相对充足、目标数目相对较少的情况下，为了避免火力资源的浪费，往往还带有各式各样的火力资源约束[4-6]。文献[4]和文献[5]对拦截同一目标的火力单元

4、数量进行了限制，并以此为约束条件进行火力优化分配；文献[6]将毁伤概率除以消耗的火力单元数量定义为毁伤概率平均值，火力分配模型是基于最大化毁伤概率平均值进行的，即在最大化毁伤概率的同时，尽量少地消耗火力资源。这些带火力资源约束的防空火力分配模型，为了能够利用有限的火力资源对目标造成最大毁伤，往往选择毁伤概率最大的火力单元对目标进行拦截，当这些火力单元较其他火力单元距离目标更远时，分配结果将会贻误战机。针对这种情况，文献[7]和文献[8]将火力分配分解为武器分配与射击时机分配，提出的火力分配模型能保证：在指定的瞬时之前，以期望的毁伤概率拦截目

5、标。模型分配结果不仅包括武器目标分配，还对火力单元的射击时刻进行了规划，考虑到火力单元能否对目标进行射击主要取决于自身对目标的跟踪准备情况，因此由指挥系统精确地决定火力单元的射击时刻在实际系统中往往是不可行的。另外，防空火力分配问题实质上是一种整数型非线性组合优化决策问题，属于多项式复杂程度的非确定性(NP)难问题，求解算法已有多种，各有优势，具体包括：匈牙利算法[2]、遗传算法[9]、蚁群算法[4’1⋯、收稿日期：2013—11—25；退修日期：2014-03．02；录用日期：2014—04—11；网络出版时间：2014-04-1718：

6、39网络出版地址：www．cnki．net／kcms／detail／lO．7527／$1000-6893．2014．0048．htmI基金项目：中国博士后科学基金(2012M521833)*通讯作者．Tel．：010-66749370E-mail：hncschenli@126．com引用格武lChenL．WangzX．WuZB．eta1．Akindofantiaircraftweapon-targetoptimalassignmentunderearlierdamageprinciplefJJ．ActaAeronauticaetAstron

7、auticaSmica，2014．35(9)：2574-2582．睬黎．王中许．武兆斌。等一种基f先期毁伤准则的防空火力优化分配￡∞．航空学报．2014．35(9)：2574-2582．陈黎等：一种基于先期毁伤准则的防空火力优化分配粒子群优化(PSO)算法[5。6’11‘123等，其中PSO算法的应用最为广泛，特别是以PSO算法为基础的混合优化算法更是当前的研究热点[131引。基于此，为了解决防空火力分配中采用带火力资源约束的分配模型容易贻误战机的问题，本文提出了一种基于先期毁伤准则的防空火力分配新模型。该模型对目标到火力单元的飞临时间进行

8、排序，在满足毁伤概率门限的前提下，优先分配目标威胁度大的目标，并且尽量选择数量少、飞临时间短的火力单元对目标进行拦截。此外，进一步提出采用混沌和离散粒子群混合优化(CDP—S0)