本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)遺傳算法的協(xié)同干擾資源優(yōu)化分配研究　出處：《江蘇科技大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)已經(jīng)由傳統(tǒng)的大規(guī)模戰(zhàn)爭(zhēng)發(fā)展為局部小規(guī)模戰(zhàn)爭(zhēng),打擊方式也由原來(lái)的火力集中控制逐漸轉(zhuǎn)化為以電子偵察為基礎(chǔ),將電子對(duì)抗技術(shù)與火力控制相互結(jié)合的作戰(zhàn)模式。在戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)瞬息萬(wàn)變,設(shè)備越來(lái)越先進(jìn),對(duì)抗難度越來(lái)越大的情況下,單兵種作戰(zhàn)或者單系統(tǒng)控制已經(jīng)無(wú)法滿足作戰(zhàn)條件。因此需要將多個(gè)平臺(tái)的資源進(jìn)行協(xié)同,組成作戰(zhàn)能力更強(qiáng)的對(duì)抗系統(tǒng)。本文在查閱了近些年來(lái)國(guó)內(nèi)外在協(xié)同干擾資源調(diào)度問(wèn)題領(lǐng)域中的研究方法與取得的成果基礎(chǔ)上,主要做了如下工作:介紹了遺傳算法的基本概念及基本遺傳算法的算法流程;講解了遺傳算法中選擇算子、交叉算子和變異算子的具體操作流程及它們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系;討論了遺傳算法的收斂問(wèn)題,并提出了幾種解決方案。在基于實(shí)數(shù)編碼方式的基礎(chǔ)上,引入了拓展編碼的概念,解決了干擾設(shè)備數(shù)量與敵方目標(biāo)數(shù)量不相等的情況。改進(jìn)了傳統(tǒng)遺傳算法中的選擇算子,最大化的避免了適應(yīng)值低的個(gè)體被選中,提升了種群的進(jìn)化速度;改進(jìn)了交叉算子,使算法在前期生成的個(gè)體具有多樣性,在后期又能趨于穩(wěn)定,減少了無(wú)效個(gè)體的產(chǎn)生,避免陷入局部收斂或者收斂過(guò)程過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題;改進(jìn)了變異算子,減少種群中優(yōu)秀個(gè)體被破壞的可能性,并且能夠增加優(yōu)秀個(gè)體或是有用個(gè)體的生成率。建立了多平臺(tái)資源調(diào)度問(wèn)題解決模型,設(shè)計(jì)了干擾指標(biāo)評(píng)價(jià)模型,使用了層次分析法為每個(gè)指標(biāo)分配其所占的權(quán)重,盡量降低了主觀因素帶來(lái)的不利影響,更加科學(xué)、合理;然后結(jié)合了戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)中實(shí)際存在的一些約束條件,建立了比較全面的綜合評(píng)估模型。最后結(jié)合實(shí)驗(yàn)分析了改進(jìn)后的遺傳算法在處理協(xié)同干擾資源優(yōu)化分配中的優(yōu)勢(shì)。
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18
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本文編號(hào)：1330507