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《基于改進遺傳算法的協(xié)同干擾資源優(yōu)化分配研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、江蘇科技大學碩士學位論文論文題目基于改進遺傳算法的協(xié)同干擾資源優(yōu)化分配研究研究方向智能信息處理學科、專業(yè)計算機軟件與理論研究生姓名孫慶國導師姓名段先華填表時間2016年3月28日摘要隨著科學技術的不斷發(fā)展，現(xiàn)代戰(zhàn)爭已經(jīng)由傳統(tǒng)的大規(guī)模戰(zhàn)爭發(fā)展為局部小規(guī)模戰(zhàn)爭，打擊方式也由原來的火力集中控制逐漸轉(zhuǎn)化為以電子偵察為基礎，將電子對抗技術與火力控制相互結合的作戰(zhàn)模式。在戰(zhàn)場態(tài)勢瞬息萬變，設備越來越先進，對抗難度越來越大的情況下，單兵種作戰(zhàn)或者單系統(tǒng)控制已經(jīng)無法滿足作戰(zhàn)條件。因此需要將多個平臺的資源進行協(xié)同，組成作戰(zhàn)能力更強的對抗系統(tǒng)。本文在查閱了近些年來國內(nèi)外在協(xié)同干擾資源調(diào)度問題領域中的研究方
2、法與取得的成果基礎上，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聯(lián)關系；討論了遺傳算法的收斂問題，并提出了幾種解決方案。在基于實數(shù)編碼方式的基礎上，引入了拓展編碼的概念，解決了干擾設備數(shù)量與敵方目標數(shù)量不相等的情況。改進了傳統(tǒng)遺傳算法中的選擇算子，最大化的避免了適應值低的個體被選中，提升了種群的進化速度；改進了交叉算子，使算法在前期生成的個體具有多樣性，在后期又能趨于穩(wěn)定，減少了無效個體的產(chǎn)生，避免陷入局部收斂或者收斂過程過長的問題；改進了變異算子，減少種群中優(yōu)秀個體被破壞的可能性，并且能
3、夠增加優(yōu)秀個體或是有用個體的生成率。建立了多平臺資源調(diào)度問題解決模型，設計了干擾指標評價模型，使用了層次分析法為每個指標分配其所占的權重，盡量降低了主觀因素帶來的不利影響，更加科學、合理；然后結合了戰(zhàn)場態(tài)勢中實際存在的一些約束條件，建立了比較全面的綜合評估模型。最后結合實驗分析了改進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。關鍵詞協(xié)同干擾；優(yōu)化分配；遺傳算法；層次分析法；交叉因子；變異因子IAbstractAsthedevelopmentofscienceandtechnology,modernwarfare'ssituationhasevolvedfromthetraditio
4、nallarge-scaletothelocalsmall-scalewar,andthewaystocombathaveturnedfromtheoriginalcentralizedcontrolintoacombinationofelectronicattackandconcentratedfirepowerbasedontheelectronicreconnaissance.Withthecontinuouschangeofthebattlefieldenvironmentandtheadvanceoftheweapons,theconfrontationenvironment
5、hasbecomemoreandmoredifficultandthesingle-armsorsinglesystemhasbeenunabletomeettheoperationalconditions.Soweneedtocoordinateresourcesacrossmultipleplatforms,andformthecountermeasuressystemwithastrongerfightingcapability.Thispaperpresentedtheresearchmethodsandresultsofthecooperativejammingresourc
6、eassignmentinthedomesticandoverseasfield,andcarriedondiscussionandresearchonthegeneticalgorithmconcerningitscurrentdevelopmentsituation,significanceandtheadvantage.Explainedthegeneticalgorithm,itsprocess,andthealgorithmparameterselectionwasprovided.Thispaperdescribedtheselectionoperator,crossove
7、roperator,mutationoperator,andtherelationshipamongthem.Finally,wediscussedtheconvergenceofthegeneticalgorithm,andproposedseveralsolutions.Introducedtheextendedencodingmethod,onthebasisoftherealnumbercodingscheme.Itcansolveth
