基于交叉熵-遗传算法的武器目标分配问题研究

武器目标分配问题是军事领域中重要的研究课题,其主要任务是在一定的条件下将武器与来袭目标合理分配,以达到最大的作战收益.提出了一种将遗传算法融入交叉熵算法的混合算法.首先,通过交叉熵算法将原本的武器目标分配优化问题与估计问题联系起来,构建满足武器目标分配方案解的离散概率分布矩阵,进而根据矩阵生成代表解的多个样本.然后,利用遗传算法中的选择、交叉、变异操作增加样本的多样性.最后,利用推导出最优解的迭代公式来更新矩阵,当满足迭代终止条件时输出的矩阵即为最优解.分别针对二维单目标函数优化问题和武器目标分配问题进行计算对比,计算结果验证了交叉熵-遗传算法的有效性.