基于改進差分進化算法的作戰目標分配

馬 悅,吳 琳,郭圣明

(1. 國防大學,北京 100091;2. 中國人民解放軍31002部隊,北京 100091)

作戰目標分配決定了兵力運用的科學性和合理性,是將作戰意圖落地為作戰行動的關鍵步驟。當聯合作戰指揮機構將作戰任務分配給作戰單元后,各作戰單元為完成作戰任務,需明確打擊/防護目標、分配兵力/火力、規劃路徑/航線,從而形成一系列作戰行動。當多個作戰單元/作戰平臺共同打擊多個作戰目標時,為解決資源沖突和達成最大作戰效果,需實現在目標、火力、時間和空間等方面的協同分配。

作戰目標分配是一種典型的非線性多項式完全問題,傳統數學優化方法難以求解實踐問題中不連續或不可微的優化目標函數。而差分進化(Differential Evolution,DE)算法無須考慮上述條件,是一種基于差分思想實現“優勝劣汰”的啟發式全局尋優算法。眾多學者致力于基于DE算法解決不同場景中的作戰目標分配問題。例如：Li等針對多目標靜態WTA問題重新定義了種群初始化、變異約束和變異選擇等操作,提出一種新的離散型多目標進化算法框架;吳文海等為提高DE算法求解動態火力分配的效率,利用歷史進化信息自適應調整參數;歐嶠等構建了具有作戰資源、彈目匹配和突防概率等約束條件的WTA模型,并利用改進的離散型DE算法進行求解。然而,標準DE算法采用固定的控制參數和變異策略,無法適應種群進化需求,也難以解決進化算法收斂精度低和易陷入局部最優的問題。為提高DE算法性能,諸多學者致力于改進控制參數、變異策略和種群結構的適應性,以降低算法停滯的風險。……