[发明专利]一种基于多目标粒子群算法的武器-目标分配解决方法

权利要求书

1.一种基于多目标粒子群算法的武器-目标分配解决方法，包含以下步骤：

S100.根据武器-目标分配的条件数据和优化目标建模，根据优化目标的函数数量确定从种群数量，从种群数量等于优化目标的函数模型数量；

S200.为每个从种群分别生成可行解作为种群粒子并初始化；主种群初始化为空；

S300.主种群和从种群协同使用粒子群算法进化；从种群先更新粒子，搜索对应目标函数的最优解，确定种群中的非劣解并转移到主种群中；主种群更新粒子后，接收从种群的所有非劣解，再进一步搜索非劣解产生Pareto最优解集；

S400.判断是否满足终止条件，如果满足终止条件则输出Pareto最优解集作为结果，否则转入步骤S300。

2.根据权利要求1所述的一种基于多目标粒子群算法的武器-目标分配解决方法，其特征在于，S300包括从种群进化完成后随机从其它的从种群中选取一个或多个非劣解替换种群中适应度值较低的粒子。

3.根据权利要求1所述的一种基于多目标粒子群算法的武器-目标分配解决方法，其特征在于，S100中优化目标包括作战效能最大化和武器用量最少，作战效能为削减目标的作战价值；作战效能f₁和武器用量f₂的函数分别表示为：

和

其中V_j为削弱目标的作战价值，p_ij为第i型武器打击第j个目标的毁伤概率，m_ij为第i型武器作用于打击第j个目标的数量。

4.根据权利要求2所述的一种基于多目标粒子群算法的武器-目标分配解决方法，其特征在于，S300包括限制主种群中的粒子数量；主种群接收从种群的非劣解后，计算主种群中每个粒子x_id的拥挤距离，拥挤距离可表示为：

其中x_jd和x_kd为与x_id距离最小的粒子；若种群规模限定为S，则主种群只保留拥挤距离最大的前S个粒子。

5.根据权利要求3所述的一种基于多目标粒子群算法的武器-目标分配解决方法，其特征在于，S300中更新粒子时为每个粒子从多个最优粒子中随机选择一个作为其局部引导者更新粒子时加入竞争因子r₃c₃(l_id-x_id(t))，其中l_id为在搜索空间第d维上的分量，c₃为加速系数，r₃是大于等于0且小于等于1的随机数。

6.根据权利要求2至5任一项所述的一种基于多目标粒子群算法的武器-目标分配解决方法，其特征在于，S100包括建模时对价值系数进行归一化处理，方法为先计算所有价值系数之和，再令单个价值系数为其与价值系数之和的比。

7.根据权利要求1至5任一项所述的一种基于多目标粒子群算法的武器-目标分配解决方法，其特征在于，S200包括对可行解基于打击目标以整数编码方式进行编码。