复合打击下具有多次拦截时机的火力分配问题

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1、航空学报ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaNov．252016V01．37No．113444．3454ISSN1000-6893CN11-1929／Vhttp：／／hkxb．buaa．edu．crlhkxb@buaa．edu．C13复合打击下具有多次拦截时机的火力分配问题冯超，景小宁*空军工程大学航空航天工程学院，西安710038摘要：针对传统火力分配模型容易造成资源浪费的问题，将火力单元以组为单位，以最大化杀伤概率为目标，构建一种具有多次拦截时机的动态火力分配模型；考虑到组内火力单元复合打击的情况，使用Kuhn-Munkres算法，优先将

2、目标分配给复合打击效果大的目标；在此基础之上，设计了一种基于遗传算法(GA)的Anytime算法，引入了元级控制，提出一种任意时刻算法停机时刻的判定方法；仿真实验验证了模型优越性以及算法的合理性，对火力分配任意时刻算法使用元级控制可以有效提高解的效用。关键词：火力分配；复合打击；Anytime算法；元级控制；多次拦截时机中图分类号：V271．4文献标识码：A文章编号：1000—6893(2016)11-3444—11火力分配，作为作战决策中的一个重要环节，是指通过合理的分配手段，将有限的武器资源分配给相应的目标，以最大化对敌方的杀伤效果[1]。模型与算法是目前研究火力分配问题

3、中的两大热点。模型研究的重点主要是动态火力分配模型的构建。动态火力分配相对于静态火力分配需要考虑离散时间段武器目标的分配口]。文献[3]提出一种分阶段动态火力分配模型，将动态火力分配分为一个个阶段，利用动态规划的思想处理每个阶段目标的分配问题，虽然建立了一般意义上的动态火力分配模型，但是并没有提出合适的方法求解动态模型；文献[4]将火力分配过程视为马尔可夫模型，并利用马尔可夫决策过程进行研究，但是所建立的模型约束过多，在目标个数较大的情况下，计算量大且效率低，不具有实战价值。针对动态火力分配问题，本文将火力单元分组，以组为单位进行分配，考虑到目标到达不同火力单元具有时间差的特

4、点，建立了一种考虑多次拦截时机的动态火力分配模型，具有一定的实战价值。一般情况下，关于火力分配的文献[5侧大多认为火力打击行动之间是相互独立的，并没有考虑到复合打击的问题，而本文在同组火力单位中将考虑复合打击的情况。对算法的研究，动态火力分配问题是一个多参数、多约束的NP一完全问题[11I，具有复杂度高、计算量大的特点，使用单纯型法、分解算法以及隐枚举法等传统求解模型不能满足实际需求；近年也涌现出了许多智能算法，例如：遗传算法(Ge—neticAlgorithm，GA)[12l、蚁群算法[13

5、、粒子群算法叭]、多目标进化算法m3等；文献[16]便提出使用Anytime算法求

6、解动态火力分配模型。本文根据建立的具有多次拦截时机火力分配模型，设计一种多次拦截时刻的改进遗传算法(Modi—fledGeneticAlgorithmatMultipleInterceptionOpportunities，MIO-MGA)。最后，对MIoMGA算法引入元级控制(Meta—levelContr01)，并且设收稿日期：2015—11．16；退修日期：2015—12-21；录用日期：2016—03-15；网络出版时间：2016—03·2914：55网络出版地址：WWWcnki．net／kcms／detail／111929V20160329．1455．002html基

7、金项目：国家杰出青年科学基金(71501184)；航空科学基金(20155196022)*通讯作者Tel．：029—84787056E-mail：jxningl57@sina．com爨崩格武：冯超，景小宁复合打击下具有多次拦截时机的火力分配问题￡山．航空学报．2016，37(11)：3444·3454FENGC，JINGxN．WeapontargetassignmentatmultipleinterceptionopportunitiesincompositestrikesEJJActaAeronauticaetAstronauticaSin—ice，2016，37({1)：

8、3444—3454．冯超，等：复合打击下具有多次拦截时机的火力分配问题3445计了一种算法停机时刻的判定方法。1火力分配模型防空作战火力分配的主要原则是：优先打击杀伤概率大的目标，尽量减少己方武器消耗，使得全局达到最优分配。在实际防空作战中，敌方目标进入我方火力覆盖区域是有时间差的。考虑这一特点，本文将我方作战的火力单元以组为单位进行划分，使用不同火力单元组对同一目标进行多次打击。不仅可以充分提高我方对敌机整体的打击效果，并且能够减少我方武器消耗，还为每个火力单元赢得了宝贵的准备时间，使整体达到了最优的