【摘 要】
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针对常规联合火力打击任务规划方法很少涉及敌我对抗,导致评估环境发生变化的问题,提出一种基于敌我对抗进化的智能对抗进化算法。该算法以遗传算法为基础,将模拟生物竞争机
【机 构】
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国防大学联合作战学院,国防大学研究生院
【基金项目】
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国家社会科学基金项目(16GJ003-051)
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针对常规联合火力打击任务规划方法很少涉及敌我对抗,导致评估环境发生变化的问题,提出一种基于敌我对抗进化的智能对抗进化算法。该算法以遗传算法为基础,将模拟生物竞争机制引入敌我双种群,互为评估条件实施对抗进化。依据敌我战场态势图构建观察-判断-决策-打击(OODA)超网络,计算OODA循环效率、确定敌我打击排序,通过多代对抗进化获得能够适应战场动态变化的任务规划最优个体。仿真结果表明:多代进化后的最优个体相比于标准优化结果,战场动态适应性更强,联合火力打击胜率更高,应对突发情况的响应机制更完善,能够有效地解决
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