双层规划模型的大规模UCAV编队队形优化

为解决复杂约束环境下大规模无人战斗机(UCAV)编队队形优化问题,提出基于双层规划模型的队形优化求解算法.以大规模UCAV编队空对地饱和打击作战场景为例,建立UCAV编队作战上层规划模型,通过采用离散粒子群-模拟退火(DPSO-SA)算法进行求解,得到执行每个任务的UCAV编号和最优队形;根据现有的编队作战队形库,建立编队中UCAV站位下层规划模型,通过采用遗传算法进行求解,得到UCAV在队形中的位置.仿真结果表明:在上层规划模型中引入改进模拟退火算法,可以解决离散粒子群算法易陷入局部极小值的问题;设计双层规划模型,可以解决DPSO-SA算法后期收敛速度慢的问题.相对于单层规划模型,双层规划模型求解大规模UCAV编队队形优化问题收敛速度更快,寻优效果更好.

基于射击次数的编队防空队形优化配置

为解决舰艇编队协同防空中抗击多方向来袭目标流的队形部署优化问题,提出了以编队对来袭目标流的综合射击次数为目标函数的优化方法。将编队总射击次数分解为零航路捷径和非零航路捷径下的射击次数之和,利用射击次数与、杀伤区纵深、队形配置向量之间的约束关系,给出了计算方法。以一字队形为例,建立了队形部署优化模型。