【摘 要】
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作为无人飞行器任务规划系统的核心之一,航迹筛选的主要功能是对已有的航迹集合进行进一步的筛选,从而留下用户可能感兴趣的航迹,降低决策者在进行最终决策时的选择范围。在传统航迹筛选方法中,决策者往往是通过人为地为每个筛选指标设定相应的权系数或者相对重要性描述,将航迹筛选问题转化为单目标优化问题进行求解,虽然在一定程度上使得复杂的航迹筛选问题得到了简化,但同时也造成了航迹质量的优劣严重依赖于各筛选指标之间
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作为无人飞行器任务规划系统的核心之一,航迹筛选的主要功能是对已有的航迹集合进行进一步的筛选,从而留下用户可能感兴趣的航迹,降低决策者在进行最终决策时的选择范围。在传统航迹筛选方法中,决策者往往是通过人为地为每个筛选指标设定相应的权系数或者相对重要性描述,将航迹筛选问题转化为单目标优化问题进行求解,虽然在一定程度上使得复杂的航迹筛选问题得到了简化,但同时也造成了航迹质量的优劣严重依赖于各筛选指标之间的比重的问题,有失客观性。为了有效地解决传统航迹筛选方法的不足,本文提出了基于自适应角的帕雷托最优航迹排序算法（Ranked ADA）,不仅降低了决策者对该领域的知识要求,且极大地降低了决策者在进行最终航迹选择时的工作量。本文首先介绍了多目标优化的相关理论,强调了含蓄偏好类多目标优化求解方法的两个步骤:求得近似帕雷托最优解集和筛选得到综合性能较为突出的膝盖解;随后以膝盖解的判定为切入点,指出了基于帕雷托最优分析的航迹筛选算法的筛选标准:以最小的代价筛选得到帕雷托最优航迹集合中的全部膝盖航迹,有效地解决了传统航迹筛选算法对筛选指标之间比重的依赖问题。接着在基于自适应角的解的修剪算法（ADA）的基础上提出了Ranked ADA算法,即基于自适应角的帕雷托最优航迹排序算法,通过计算惩罚分数对帕累托最优航迹集合进行升序排列,从而使得综合性能较为突出的膝盖航迹尽可能地排在靠前的位置。且针对空间中膝盖解的特性提出了基于空间几何理论的惩罚角度以及基于光照平方反比定律的惩罚强度概念,并结合标准的多目标优化测试函数进行了实验验证,证明了Ranked ADA算法在查找多目标优化问题膝盖解时的有效性,即能以较小的代价找到帕雷托最优解集中的所有膝盖解。最后,本文分别在不同的模拟战场环境下进行了Ranked ADA算法和ADA算法的对比实验,展现了Ranked ADA算法相对于ADA算法的四点优势:（1）不需要任何的输入参数（2）决策者可以根据实际应用场景任意指定筛选过后留下的航迹个数（3）改善了ADA算法中解的扎堆现象,增加了航迹的多样性。（4）能够以更小的代价找到帕雷托最优航迹集合中的全部膝盖航迹。
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