无人机协同攻击的混合粒子群算法  

Heuristic Particle Swarm Optimization Algorithm of Multi-UCAV Cooperative Attacking Logic

作　　者：施蓉花[1] 吴庆宪[1] 姜长生[1] 

机构地区：[1]南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016

出　　处：《火力与指挥控制》2009年第9期10-13,共4页Fire Control & Command Control

基　　金：航空基金(05C52007);国家自然科学基金资助项目(90405011)

摘　　要：针对协同空战中多目标的攻击问题,综合考虑杀伤概率、毁伤率、战役价值3个因素,分别制定评价函数。采用线型加权的方法,确定总的代价函数。使用混合粒子群算法(Heuristic Particle Swarm Optimization,HPSO)优化攻击分配方案,找到使我方以最小代价获得胜利的分配方案。最后仿真,3架我机对阵8架敌机,分析了8种不同的交叉变异策略对攻击分配结果的影响,并与蚁群算法进行比较,在代价函数基本不变的前提下,速度提高了近10倍,表明了采用HPSO算法优化攻击分配方案的快速性和正确性。In order to find the best attacking logic decision for Multi _ UCAV cooperative air combat. First, make an evaluation function on three aspects： killing rate, damage rate and combat value. Then use the Heuristic Particle Swarm Optimization （HPSO） algorithm to find the min solution of the evaluation function. Finally, an application example is given. Discuss the effect to the final decision of eight different kinds of crossovers and mutations and compare with the Ant Colony Optimization algorithm. The simulation result shows that the proposed HPSO algorithm is superior to the Ant Colony Optimization in find the best attacking logic decision.

关 键 词：协同攻击 混合粒子群算法 UCAV 评价函数 

分 类 号：V279[航空宇航科学与技术—飞行器设计]