改进型布谷鸟搜索算法的防空火力优化分配模型求解

针对防空火力优化分配中火力资源易浪费且易延误战机的问题,将毁伤概率门限、飞临时间以及威胁度等因素相结合,构建一种改进的防空火力优化分配模型。基于此模型,提出一种多种群并行布谷鸟搜索算法求解防空火力多维整数优化分配问题。利用多个种群同时进行全局探索和局部开发,并通过移民算子进行各种群间的信息交流;为进一步提高全局探索能力,引入柯西变异算子构建新的全局搜索模型;在算法局部开发过程中,采用贪婪方式,逐维搜索。仿真结果表明:所建火力优化分配模型能有效地抓住战机,避免火力资源浪费;所提优化算法能较好地平衡全局探索和局部开发,在保证较高收敛速度的同时,提高了全局探索能力。

基于改进火力分配模型的综合防空火力智能优化分配

针对综合防空火力分配中,传统火力分配模型没有全面考虑火力通道射击效能因素,且在火力资源相对充足的情况下火力资源易浪费和易延误战机的问题,将射击有利度、飞临时间与威胁度等因素结合,构建一种新的综合防空火力分配模型.基于此模型,针对来袭目标、火力节点以及制导节点3者之间的火力优化匹配问题,提出一种基于深度优先搜索预处理的多种群并行布谷鸟搜索算法(PMPCSA).该方法采用Prolog智能规划语言构建目标-火力节点-制导节点匹配规则库,在规则库中利用深度优先搜索快速生成可行的目标-火力节点-制导节点的匹配预处理方案;采用多种群并行布谷鸟搜索算法,对得到的可行分配空间进行搜索,通过引入多种群并行优化搜索,不同种群赋予不同控制参数的思想,兼顾算法的全局探索和局部开发能力,可有效提高算法寻优效率.最后,通过仿真结果验证所建综合防空火力分配模型的优势性,同时表明,所提出的PMPCSA算法能有效地平衡全局探索与局部开发,在保证较高收敛速度的同时,提高全局探索能力.