基于多种群遗传算法的远程作战体系加油路径优化  

Route Optimization of AAR in Long Range Operational System Based on MPGA

作　　者：崔利杰[1] 祖成昊 李泽[1] 任博[1] 郑鹏军 

机构地区：[1]空军工程大学装备管理与安全工程学院 [2]解放军95885部队

出　　处：《火力与指挥控制》2017年第6期88-92,共5页Fire Control & Command Control

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71401174)

摘　　要：为解决加油机在远程作战体系中的高效使用与经济性问题,推导了远程作战体系中加油机和歼击机的油耗方程模型,建立以耗油量最少为目标的空中加油路径优化模型。该模型基于一定的作战任务构想,利用多种群遗传算法进行了求解,从求解结果来看,该算法可以快速搜索到能够在所有满足作战任务要求的任务路径中寻找到最小消耗的位置坐标,以获得最大的作战效能,从而达到优化远程作战体系中的作战和训练中加油机使用问题。To use Air-to-Air Refueling（AAR） technology in long range operational system efficiently,an equation of tanker＇s and fighter plane＇s oil consumption rate is deduced. Firstly,the optimization model to get minimum oil consumption and extreme restore the real war environment is built. Secondly,the multiple population genetic algorithm（MPGA）is used and described to solve the optimization model question. Finally,the result display this method can search the point which can satisfy request of operation and cost least oil,so the goal optimize how to use tanker in fight or train can be achieved.

关 键 词：多种群遗传算法 远程作战体系 空中加油 路径优化 

分 类 号：V279[航空宇航科学与技术—飞行器设计]