[发明专利]基于DDE改进蝙蝠算法的动态火力分配方法

摘要

本发明公开了一种基于DDE改进蝙蝠算法的动态火力分配方法,在确定动态火力分配模型后，通过放宽部分约束条件来初始化蝙蝠个体的生成，然后将动态差分进化算法中的差分变异机制融入到蝙蝠算法中，以优化动态火力分配问题解的收敛精度和收敛速度，为指挥员提供更好的作战辅助决策。

主权项

1.基于DDE改进蝙蝠算法的动态火力分配方法,其特征在于，具体步骤如下：步骤一：放宽武器数量约束，生成初始种群，初始化算法参数；步骤二：构建适应度函数，并依此找出最优蝙蝠位置；步骤三：更新蝙蝠个体的速度和位置；步骤四：判断(0,1)区间内的随机数与当前蝙蝠个体脉冲发射率的大小，如果随机数小于发射率，则蝙蝠飞到步骤三更新后的位置；否则在原位置进行局部搜索；步骤五：当蝙蝠新位置对应的解优于原位置对应的解,并且此时(0,1)区间内的随机数小于蝙蝠个体的响度时，则进行步骤六；否则回到步骤三进行下一个蝙蝠的更新速度和位置操作；步骤六：更新当前蝙蝠到新解对应的位置；步骤七：判断新解是否优于当前最优解，如果优于就将新解记为当前最优解，并调整当前蝙蝠个体的脉冲发射率和响度；否则直接进行步骤八；步骤八：对当前蝙蝠种群进行基于动态差分进化机制的变异操作；步骤九：计算当前蝙蝠个体的适应度值；步骤十：判断当前最优解是否满足算法终止条件，若满足就输出当前最优蝙蝠位置和对应的解值；否则回到步骤三进行下一代的寻优过程。