【摘 要】
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面对未来作战中高密度、多方位的集群智能体,传统点对点饱和攻击已不是最佳策略,可通过选择合适的武器类型和作用点实现火力覆盖,达到武器数量小于目标数量的最大杀伤效果。
【基金项目】
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国家自然科学基金（61602385）；国家自然科学基金（61603299）；中央高校基本科研业务费专项资金资助（3102019ZX016）
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面对未来作战中高密度、多方位的集群智能体,传统点对点饱和攻击已不是最佳策略,可通过选择合适的武器类型和作用点实现火力覆盖,达到武器数量小于目标数量的最大杀伤效果。本文综合考虑安全目标、毁伤门限、偏好指派等作战需求,首先建立了多约束多目标武器-目标分配数学模型,其次设计了约束违反值的计算方法,并采用个体编码、检测修复和约束支配相结合的方式处理多约束,最后设计了针对多目标武器-目标分配模型的收敛性度量指标,并基于多目标进化算法框架进行了仿真分析。其中在进化算法框架对比中,SPEA2下的Pareto集合容量主要分布于25～21区间内,NSGA-II主要分布于20～16,而MOEA/D的Pareto集合容量均小于16;在修复算法验证中,修复算法将三种进化算法框架的Convergence指标提升了20%以上,且可将Pareto解集中不可行解的比例保持在0%。实验结果表明,在求解CMWTA模型中,SPEA2算法框架在分布性和收敛性上优于NSGA-II和MOEA/D算法框架,且本文提出的修复算法有效的提高了进化算法对非支配可行解的求解效率。
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