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基于禁忌退火粒子群算法的火力分配

更新时间：2019-10-27 10:41:01 大小：237K 上传用户：杨义查看TA发布的资源 标签：禁忌退火粒子群算法 下载积分：0分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

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系
统
仿
真
学
报©  
第 18 卷第 9 期  
2006年9月  
Vol. 18 No. 9  
Sept., 2006  
Journal of System Simulation  
基于禁忌退火粒子群算法的火力分配  
铸 1，马大为 1，汤铭端 2，张学锋 3  
丁
(1.南京理工大学机械工程学院 102 教研室，江苏南京 210094；2.航天科工集团第二研究院，北京 100854；  
3.安徽工业大学计算机学院，安徽马鞍山 243002)  
摘
要：火力分配问题是典型的 NP 完全问题,传统的求解算法存在指数级的时间复杂度。给出具  
体实用的防空火力分配模型，提出一种基于禁忌搜索与退火粒子群优化的新算法，并针对多种空  
袭规模的实例进行计算机仿真。仿真结果表明，与禁忌搜索、标准粒子群优化、退火粒子群优化  
等智能算法相比，新算法在解决火力分配问题时具有更优良的收敛精度和时间性能。  
关键词：火力分配；粒子群优化；模拟退火；禁忌搜索；禁忌粒子群优化  
中图分类号：TP391.9;TP301.6  
文献标识码：A 文章编号：1004-731X (2006) 09-2480-04  
TSAPSO: A Hybrid Search Algorithm of Tabu Search and Annealing  
Particle Swarm Optimization for Weapon-Target Assignment  
DING Zhu1, MA Da-wei1, TANG Ming-duan2, ZHANG Xue-feng3  
（1. 102 Teaching & Research Lab, School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science & Technology, Nanjing 210094, China;  
2. Second Research Institute, Aviation Science Technology and Industry Group, Beijing 100854, China;  
3. School of Computer Science, Anhui University of Techonology, Maanshan 243002,China)  
Abstract：Weapon-target assignment(WTA) problems are NP-complete, classical methods for them result in exponential  
computational complexities. A detailed air-defense WTA mathematical model is given. A novel hybrid algorithm based on  
annealing-embedded PSO and tabu search algorithm is proposed. The performance of the new algorithm is tested by  
simulations of large-scale air attack. Compared with other intelligent algorithms, the proposed hybrid strategy has the best  
performance, which is proved by simulations.  
Key words: weapon-target assignment(WTA); simulated annealing(SA); particle swarm optimization(PSO); tabu search(TS);  
hybrid search(HS)  
过引入一个灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回  
引 言1  
搜索，并应用特赦准则来赦免一些被禁忌的优良状态（操  
作），进而保证多样化的有效搜索。  
火力分配问题是防空作战指挥的关键环节，指在已知  
敌方来袭目标的基本特性、我方防空火力杀伤概率以及被保  
卫要地重要程度的前提下，按一定的算法选择最有效的防空  
兵器和数量分别对空中多批目标进行拦截，形成最佳兵力、  
兵器使用方案[1]。火力分配问题是一个 NP 完全问题[2]，传  
统的求解算法具有指数级的时间复杂度。为满足实战需求，  
只能降低最优性要求，求得满意解。  
近年来，以上三种优化技术已经在工程领域得到广泛应  
用，但尚未见有将三者有机结合起来解决火力分配问题的文  
献。本文提出了一种禁忌退火粒子群算法（tabu search &  
annealing particle swarm optimization, TSAPSO），一方面对标  
准粒子群算法中位置和速度的更新操作进行优化精简，大大  
提高收敛速度，另一方面引入模拟退火思想以改善算法的全  
局收敛性能；最后在粒子群优化的基础上再进行禁忌搜索，  
进一步提高收敛精度。仿真实验结果表明：与其它几种算法  
相比，新算法在解决目标分配问题具有更好的收敛精度和时  
间性能。  
粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）是一种  
源于对鸟群捕食行为的研究而发明的进化计算技术，通过群  
体内粒子间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。模  
拟退火算法（simulated annealing, SA）受固体物质的退火过  
程与组合优化问题之间相似性的启迪，结合具有概率突跳特  
性的 Metropolis 抽样策略进行全局寻优。禁忌搜索(tabu  
search, TS)是对人类智力过程进行模拟的逐步寻优算法，通  
1 防空火力分配的数学模型  
假定空袭方由空地弹、巡航导弹和各型作战飞机等共 n  
批目标组成，对防御方的要地群进行打击。防御方部署了各  
种型号的防空兵器，共 n 个火力单元（对于多通道防空武器  
系统，可以视为在同一位置部署了与通道数相同数量的火力  
单元）。火力分配的数学模型[3]如下：  
收稿日期：2005-07-01  
基金项目：国防预研项目（40404110301）  
修回日期：2006-02-20  
作者简介：丁 铸(1974-)，博士生，研究方向防空作战指挥建模与仿真、  
智能决策支持系统；马大为（1954-），教授，博导，研究方向兵器发射  
理论与技术、智能决策支持系统；汤铭端（1962-），研究员，博导，研  
究方向偏微分方程、智能计算等；张学锋（1978-），博士，讲师，研究  
方向兵器科学与系统仿真。  
n
n
(1)  
max F =  
C X  
i, j =1,2,...n  
∑∑  
ij ij  
i=1 j=1  
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