基于改进 Memetic 算法的区域防空优化部署方法

陈西成; 文童; 刘曙

doi:10.15892/j.cnki.djzdxb.2018.05.004

弹箭与制导学报 >

2018 , Vol. 38 >Issue 5: 14 - 18

DOI: https://doi.org/10.15892/j.cnki.djzdxb.2018.05.004

基于改进 Memetic 算法的区域防空优化部署方法

陈西成 ,
文童 ,
刘曙

展开

空军工程大学防空反导学院,西安 710051

陈西成(1995-),男,安徽阜南人,硕士研究生,研究方向:网络信息系统。

收稿日期: 2017-10-25

网络出版日期: 2025-05-29

基金资助

国家自然科学基金(61402517); 中国博士后基金(2013M542331)

收起

Optimization for Regional Air Defense Deployment Based on Memetic Algorithms

CHEN Xicheng ,
WEN Tong ,
LIU Shu

Expand

Air And Missile Defense College, Air Force Engineering University, Xi'an 710051, China

Received date: 2017-10-25

Online published: 2025-05-29

Fold

摘要

针对区域防空部署中以总体为准则的部署方法存在的局部目标防护不足的问题,提出一种对重要掩护目标补充火力分配的部署方案。首先详细介绍了补充火力分配的实现方法;其次根据防空导弹的杀伤特性,并对阵地环境等约束进行量化,在此基础上建立以火力覆盖度和拦截纵深为目标函数的区域防空部署优化模型;最后结合Baldwin效应改进memetic差分进化算法对模型求解。仿真结果证明,文中提出模型和算法能够很好的解决局部目标火力防护不足的问题。

关键词： 区域防空; Memetic 算法; 优化部署; Baldwin效应; 差分进化算法

本文引用格式

陈西成 , 文童 , 刘曙 . 基于改进 Memetic 算法的区域防空优化部署方法[J]. 弹箭与制导学报, 2018 , 38(5) : 14 -18 . DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2018.05.004

Abstract

Aiming at the shortage of local target protection existing in the general rule based deployment in the regional air defense deployment, a deployment plan for replenishing the firepower distribution of important targets sheltering is proposed. First the realization method of fire distribution is presented; secondly according to the characteristics of air-defense missile, the position in the environmental constraints are quantified, based on which the regional air defense deployment optimization model is established taking fire coverage and interception depth as target function. Finally the model is solved by combing Baldwin effect of improved Memetic differential evolution algorithm. The simulation results show that the proposed model and algorithm can solve the problem of insufficient fire protection for local targets.

Key words： regional air defense; Memetic algorithm; deployment optimization; Baldwin effect; differential evolution algorithm

[an error occurred while processing this directive]

参考文献

[1]	陈鸿猷. 现代防空论[M]. 北京: 解放军出版社, 1991: 55-56.
[2]	陈晨, 陈杰, 张娟, 等. 基于PSO的区域防空优化部署方法[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2007, 38(增刊1): 584-588.
[3]	雷宇曜, 姜文志, 刘立佳, 等. 基于子目标进化算法的要地防空武器系统优化部署[J]. 系统工程与电子技术, 2016, 38(2): 314-322.
[4]	王洁, 娄寿春, 王颖龙, 等. 防空导弹混合部署火力单元间配置距离的量化[J]. 系统工程与电子技术, 2006, 28(2): 263-265.
[5]	吴家明, 乔士东, 黄金才. 基于NSGA-II 的防空部署优化方法[J]. 火力与指挥控制, 2011, 36(3): 57-61.
[6]	邢清华, 刘付显. 区域防空部署优化系统建模[J]. 系统工程与电子技术, 2006, 28(5): 712-715.
[7]	刘铭, 李为民, 王颖龙, 等. 基于遗传算法的区域防空部署优化研究[J]. 系统工程与电子技术, 2003, 25(2): 191-193.
[8]	BALDWIN J M. A new factor in evolution[J]. The Amer-ican Naturalist, 1896, 30(354): 441-451.
[9]	刘立佳, 李相民, 颜骥. 基于高维多目标多约束分组优化的要地防空扇形优化部署[J]. 系统工程与电子技术, 2014, 35(12): 2513-2520.
[10]	李相民, 刘立佳, 朱绍强, 等. 要地防空阵地网低空补盲部署模型及优化[J]. 火力与指挥控制, 2014, 39(8): 74-77.
[11]	文童, 王毅, 华继学, 等. 基于 Baldwin 效应的 Memet-ic 差分进化算法[J]. 空军工程大学学报(自然科学版), 2017, 18(5): 105-110.
[12]	张春美, 郭红戈. 混合模式搜索的分布式 memetic 差分进化算法[J]. 计算机应用, 2014, 34(5): 1267-1270.
[13]	张明明, 赵曙光, 王旭. 基于 Baldwin 效应的自适应有性繁殖遗传算法及其仿真研究[J]. 系统仿真学报, 2010, 22(10): 2329-2332.
[14]	QIN AK, HUANG V L, SUGANTHAN PN. Differential evolution algorithm with strategy adapation for global nu-merical optimization[J]. IEEE Transactions on Evolu-tionary Computation, 2009, 13(2): 398-417.

Options

文章导航