[发明专利]一种基于多目标进化方法的多弹协同航路计算方法

摘要

本发明提出一种基于多目标进化方法的多弹协同航路计算方法，属于任务规划技术领域，具体包括：对导弹航路进行编码并定义导弹的机动特性、对规划区域进行建模、生成航路初始种群、对航路初始种群进行进化操作产生新一代航路种群、对新一代航路种群进行评价，航路集合Q、对种群间的航路集合Q进行进化操作得到新一代航路集合Q′、得到新一代航路集合Q′进行评价、判断是否满足协同条件等几个步骤。本发明摒弃了传统针对单一的一枚导弹进行航路规划模式，而是对多弹进行协同规划。在规划中充分考虑多弹之间的空间冲突关系和攻击到达时间关系，有利于实现同时对多个敌方目标进行设定时间攻击、对某个敌方目标进行饱和攻击等，提高攻击效率。

主权项

一种基于多目标进化算法的多弹航路规划方法，其特征在于：包括以下几个步骤：步骤一：对导弹航路进行编码并定义导弹的机动特性；步骤二：根据敌我双方舰船所在地理位置，确定一个能包含敌我双方舰船的正四边形规划区域，结合规划区域的环境和敌我双方舰船的运动和火力分布情况，对环境进行建模，采用垂直于导弹发射点与目标点连线的多条平行线将导弹发射点与目标点之间的连线从发射点开始等距离分割，相邻两平行线之间的距离为Length_Min，规划区域环境的障碍物分为岛屿与敌我双方舰船；岛屿简化成用一系列经纬度点表示的多边形禁飞区；以舰船所在位置为圆心，以威胁半径为半径的圆形禁飞区表示其位置，舰船的航行速度用圆形禁飞区的圆心的移动速度来表征，再将圆形禁飞区扩展成与圆相切的正四边形禁飞区；步骤三：生成航路初始种群P1，P2，...Pn：对规划环境采用垂直于发射点和目标点的多条平行线等距分割法建模，穿过发射点的平行线为第一条平行线，而第一条平行线与第二条平行线之间的航路为第1段航路，若i表示第i段航路，相邻两平行线之间的距离为Length_Min，第i段航路方位角与第i‑1条平行线方位角的差角为αi，在发射点至目标点之间的各条平行线上各取一个点作为航路点，将发射点、各条平行线上的各个航路点以及目标点相连接，确定一条航路；若某个航路上的第i个航路点坐标为(xi，yi)，第i个航路点至第i+1个航路点的方位角和距离分别为anglei和lengthi，则有：anglei＝S_G_Angle‑90°+αilengthi＝Length_Min/sinαi根据文森特公式，由目标点依次求出一条航线上各个航路点的经纬度坐标，改变第i个航路点至第i+1个航路点的方位角值anglei，改变αi，确定下一个航路点的经纬度坐标，对应生成一条不同的航路，选取m个不同的αi值生成m条不同的航路，组成一个初始种群，共生成n个航路初始种群P1，P2，...Pn；步骤四：对航路初始种群P1，P2，...Pn分别进行进化操作，产生新一代航路种群，进化操作方法有交叉、变异和平滑；步骤五：计算新一代航路种群中每个种群中每个航路的适应度值，去掉适应度差的航路，保留每个种群中适应度最优的航路，得到适应度最优的航路种群P′1，P′2，...P′n，采用针对航路个体适应度的评价函数对每个种群中的航路进行评价；航路个体的适应度评价函数f(m)为：f(m)＝δdD(m)+δsS(m)+δcC(m)；                         (5)其中，D(m)表示一条航路的总航程，S(m)表示航路的平滑度，C(m)表示航路的安全程度；δd、δs、δc分别表示航程、平滑度、安全程度在适应度函数中的权重；f(m)越小，航路个体越优；其中各个参数定义与计算公式分别为： D ( m ) = Σ i = 1 t - 1 length i length i ≥ Length _ Min , ( i = 1,2 , . . . t - 1 ) D ( m ) ≤ Route _ Length _ Max t ≤ Route _ Node _ Num _ Max S ( m ) = Σ i = 1 t - 2 ( angle i + 1 - angle i ) / ( t - 2 ) ( angle i + 1 - angle i ) ≤ Angle _ Max , ( i = 1,2 , . . . t - 2 ) t ≤ Route _ Node _ Num _ Max C ( m ) = 1 / Σ i = 1 t - 1 l i l i > 0 , ( i = 1,2 , . . . , t - 1 ) t ≤ Route _ Node _ Num _ Max lengthi、anglei分别表示第i个导航点至第(i+1)个导航点的距离和方位角，t表示航路导航点总个数，包括发射点和目标点，，li表示lengthi段航路距离规划区域的禁飞区的最小距离，li＞0时，航路不与禁飞区相交，当li＝0时，说明航路段与禁飞区相交，航路所有导航点的拐弯角不能超过允许的最大拐弯角Angle_Max，不包括发射点和目标点；航路的所有航路段长度不能小于允许的最小航路段距离Length_Min；航路的总航程不能超出允许的最大航程Route_Length_Max，航路的总导航点个数包括发射点和目标点不能超出允许的最大拐弯点个数Route_Node_Num_Max；计算每一代航路种群中每个种群所包含的航路个体适应度值的均方差D，若每个种群的航路个体适应度值的均方差D均小于预先设定的航路个体的适应度值的均方差数值，则从每个种群中选取适应度值f(m)最小的航路作为最优航路，组成不同种群的航路集合Q，若每一代航路种群中任一种群的航路个体适应度值的均方差D不小于预先设定的航路个体的适应度值的均方差数值，则返回步骤四，进行优化操作，直至每一代航路种群中每个种群的航路个体适应度值的均方差D均小于预先设定的航路个体的适应度值的均方差数值，则从每个种群选取一条适应度最优的航路组成了航路集合Q，此时航路集合为种群间的航路集合；步骤六：对种群间的航路集合Q进行进化操作，得到新一代航路集合Q′，设计的进化操作方法包括：种群间航路距离扰动变异、航路航程扰动变异和平滑变异；步骤七：对航路集合Q进化后得到新一代航路集合Q′，评价其是否满足种群间适应度评价函数的约束，同时对新一代航路集合Q′中的每个航路个体采用个体适应度评价函数是否满足条件；其中种群间的适应度评价函数D(n)为： D ( n ) = MIN i = 1 t { dis tan ce ( p i , p i + 1 ) } , ( i = 1,2 , . . . t - 1 ) D ( n ) ≥ D min - - - ( 9 ) T ( n ) = MIN i = 1 t { time ( S i , S i + 1 ) } , ( i = 1,2 , . . . t - 1 ) T ( n ) ≥ Δt - - - ( 10 ) 其中dis tan ce(pi，pi+1)表示航路集合Q′空间相邻的两航路的最小距离，time(Si，Si+1)表示发射时间相邻的两条航路的发射时间差，Dmin表示空间相邻的两条航路的最小间隔距离，Δt表示发射要求的最小间隔时间，T(n)表示所有发射时间相邻的航路的最小发射时间差；本步骤中航路个体所采用个体适应度评价函数与步骤五中的适应度评价函数相同；步骤八：步骤八：根据步骤七中种群间的适应度评价函数得到进化后的新一代航路集合Q′种群间的适应度值的均方差E，同时用个体的适应度评价函数得到进化后的新一代航路集合Q′中每条航路的适应度值的均方差D’，若E小于预先设定的种群间的适应度值的均方差数值，D’也小于预先设定的航路个体的适应度值的均方差数值，则满足各航路之间的协同条件，输出结果；否则任意一个不满足，则返回步骤六，继续对航路集合Q进行进化操作，直至满足上述的协同条件。