[发明专利]一种基于军事仿真器的作战方案优化方法

权利要求书

1.一种基于军事仿真器的作战方案优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，初始方案的生成；基于战场信息，选取基于向量的方案编码方式生成初始方案，并将生成的初始方案放入到第一方案集合A中，第一方案集合A用于存储保留下来的方案；

基于向量的方案编码方式如下所示：

其中，第一行向量表示出动的兵力，第二行向量表示装载的弹药型号，第三行向量表示兵力出动的顺序，x表示编码矩阵，x_i表示兵力 出动顺序为并装载了型号为的弹药后的发射导弹的距离；表示出动的兵力，表示出动的兵力总数量；表示装载的弹药型号，表示弹药型号的总数量；表示兵力出动的顺序，表示出动顺序的最大值；表示解向量的长度；

步骤2，初始方案的推演；将第一方案集合A中的方案依次放到仿真器上进行仿真推演，得到第一方案集合A中的各方案的仿真评估结果，然后根据第一方案集合A中的各方案的仿真评估结果采用以下打分公式对第一方案集合A中的各方案进行打分；

打分公式：

Score_m＝λ₁*ZN_m+λ₂*SHN_m+λ₃*RN_m+λ₄*BN_m+λ₅*SJN_m

其中，Score_m表示方案m的得分值，ZN表示战果数量，SHN表示损耗数量，RN表示任务完成度，BN表示兵力占用，SJN表示射击效率，λ₁，λ₂，λ₃，λ₄，λ₅分别表示战果数量、损耗数量、任务完成度、兵力占用、射击效率的权重，且满足λ₁+λ₂+λ₃+λ₄+λ₅＝1；

步骤3，方案的采样；基于第一方案集合A的方案，运用采样方法生成新的方案；其中的采样方法如下：

步骤31，生成1到10之间的一个随机整数，该随机整数为采样操作的次数，记为Q；

步骤32，生成1到3之间的一个随机整数，记为P；

若P＝1，表示修改兵力装载的弹药型号；随机选择方案中一个x_i≠0的位置，将其所对应的兵力的弹药型号进行随机的修改；

若P＝2，表示修改兵力出动的顺序；将方案中兵力出动的顺序进行重新随机排列；

若P＝3，表示修改发射导弹的距离；随机选择一个方案中x_i≠0的位置，将其所对应的兵力的导弹发射距离修改为1，2，3其中的任意一个值；

步骤33，判断当前采样操作的次数是否大于Q，若大于Q，则结束采样操作；否则继续执行采样操作；

步骤4，获取历史方案及其仿真评估结果，将历史方案及其仿真评估结果构造成初始训练样本，采用机器学习算法对训练样本进行训练学习，构建方案预选模型；

步骤5，将步骤3中采样生成的新方案放到方案预选模型中进行方案的预选，预选通过的方案将会放入到第二方案集合B中；

步骤6，方案的推演：将第二方案集合B中的方案依次放到仿真器上进行仿真推演，得到第二方案集合B中各方案的仿真评估结果，根据第二方案集合B中各方案的仿真评估结果采用步骤2中打分公式对第二方案集合B中各方案进行打分；

步骤7，将步骤5得到的第二方案集合B中的方案及步骤6中得到的其对应仿真评估结果作为训练样本，将此训练样本加入到已有的训练样本中，基于这些训练样本实现方案预选模型的更新，更新后的方案预选模型作为下一个方案的方案预选模型；

步骤8，方案的替换：对比第二方案集合B和第一方案集合A，基于方案打分值，将第二方案集合B中打分值高的方案替换第一方案集合A中相对打分值低的方案；

步骤9，迭代执行；重复步骤3到步骤8，直到生成的方案达到了作战的需求或者到达预先设定的运行时间。