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基于蚁群算法的WTA问题求解
作 者: 袁梅
导 师: 曾庆双
学 校: 哈尔滨工业大学
专 业: 控制科学与工程
关键词: WTA问题 蚁群算法 随机数方法 信息素递减 最大命中概率
分类号: TP301.6
类 型: 硕士论文
年 份: 2007年
下 载: 165次
引 用: 5次
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内容摘要
武器-目标分配问题(WTA,Weapon-Target Assignment Problem)是一个典型的优化问题,需将武器根据目标进行合理分配,使防御方损失最小。随着科学技术的迅猛发展及其在军事领域的应用,武器-目标分配问题倍受军事界关注。本文在现有成果的基础上,重点研究了最大命中概率准则下的静态WTA问题的求解。首先,在分析现有WTA问题研究内容、方法和进展的基础上,对静态WTA问题和动态WTA问题进行了深入研究,给出了静态WTA和动态WTA的定义和模型。其次,针对WTA问题不可微、有约束条件和高度非线性的特点,采用求解复杂优化问题的蚁群算法来求解。结合WTA问题高实时性的要求,在现有改进蚁群算法的基础上,探讨研究蚁群算法的进一步改进。主要加快蚁群算法的收敛速度和缩短求解时间,从两方面进行:1.选择策略的改进:采用随机数方法,增加解的多样性;2.信息素更新策略的改进:采用信息素递减的更新策略,能够提高解的收敛速度,缩短求解时间。最后,给出了蚁群算法求解WTA问题的实现步骤。通过仿真实验,验证了改进算法的有效性。通过与基本蚁群算法的比较,结果表明求解精度更高,收敛速度更快,时间性能更优越。结合WTA问题实例,分别对不考虑目标威胁系数和考虑威胁系数的WTA问题,进行了求解,得出了具体的武器-目标优化分配方案。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-8 第1章 绪论 8-15 1.1 课题的研究目的和意义 8-9 1.2 国内外研究现状 9-13 1.2.1 WTA模型研究的现状与发展 10-11 1.2.2 WTA算法研究的现状与发展 11-12 1.2.3 现有研究的特点与不足 12-13 1.3 本文的主要研究内容 13-15 第2章 武器-目标分配问题分析 15-24 2.1 武器-目标分配问题分类 15-16 2.2 静态WTA定义及模型 16-17 2.2.1 静态WTA定义 16-17 2.2.2 静态WTA的模型 17 2.3 动态WTA研究 17-23 2.3.1 多级武器-目标动态分配 18-20 2.3.2 基于马尔可夫决策过程最优化的动态WTA方法 20-23 2.4 动静态相结合的WTA新方法 23 2.5 本章小结 23-24 第3章 蚁群算法基本原理及其应用 24-44 3.1 基本蚁群算法原理 24-27 3.1.1 蚁群行为描述 24-25 3.1.2 基本蚁群算法的机制原理 25-27 3.2 基本蚁群算法模型 27-31 3.2.1 TSP问题描述 27 3.2.2 基本蚁群算法的数学模型(AS算法) 27-29 3.2.3 ACS算法 29-31 3.3 蚁群算法的优缺点及应用 31-34 3.3.1 蚁群算法的优缺点 31-33 3.3.2 蚁群算法的应用领域 33-34 3.4 蚁群算法的改进 34-35 3.5 结合WTA问题的蚁群算法的改进 35-43 3.5.1 选择策略的改进 35-41 3.5.2 信息素更新策略的改进 41-43 3.6 本章小结 43-44 第4章 基于蚁群算法的WTA算例分析 44-58 4.1 蚁群算法求解WTA问题的机理 44-45 4.2 改进蚁群算法求解WTA问题的过程 45-48 4.3 与匈牙利算法的比较 48-49 4.4 与基本蚁群算法的比较 49-54 4.5 多目标攻击空战决策 54-57 4.5.1 空战决策模型 55 4.5.2 数值实验 55-57 4.6 本章小结 57-58 结论 58-59 参考文献 59-64 攻读学位期间发表的学术论文 64-66 致谢 66-67 个人简历 67
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法 > 算法理论
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