基于二型模糊集推理的多目标优化航路规划方法

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航路规划为带约束的多目标优化问题,常用优化算法通过加权系数法把多目标优化问题转化为单目标优化问题。这种固定的加权系数没有办法适应战场环境变化和不同专家对优化目标的个人趋向。本文研究基于二型模糊集推理的多目标优化航路规划方法。首先建立了航行器复杂约束层次表达模型。然后采用改进的Per-C方法,利用不同专家使用自然语言描述的对优化目标的偏好信息和航路约束值实现模糊推理,求取航路模糊代价。然后模糊推理过程被应用于A*搜索代价计算过程,实现了基于二型模糊集推理的多目标优化航路规划方法。实验结果表明该方法能够较好地反映各专家对优化目标的偏好特点,具有很强的灵活性和通用性。 Route planning is a constrained multi-objective optimization problem. Common optimization algorithms transform the multi-objective optimization problem into a single-objective optimization problem by using the weighted coefficient method. This fixed weighting factor has no way to adapt to changes in the battlefield environment and the individual tendency of different experts to optimize the goal. This paper studies a multi-objective route planning method based on type II fuzzy set reasoning. First, the establishment of aircraft complex constraints hierarchical expression model. Then using the improved Per-C method, fuzzy reasoning is performed by using the preference information and route constraint values ​​described by different experts in the natural language to obtain the fuzzy cost of the route. Then the fuzzy inference process is applied to A * search cost calculation process, and a multi-objective optimal route planning method based on type II fuzzy set reasoning is realized. Experimental results show that this method can better reflect the preferences of the experts on the optimization objectives, with strong flexibility and versatility.
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