[发明专利]一种基于多目标克隆进化算法的大规模武器-目标分配方法

权利要求书

1.一种基于多目标克隆进化算法的大规模武器-目标分配方法，其特征在于包括下述步骤：

步骤1，输入武器、目标相关信息，包括：武器数量W，目标数量M，武器平台P＝[p₁,…,p_platform]，p_platform表示第platform个武器平台，各平台武器数量Pnum＝[pnum₁,…pnum_platform]，pnum_platform表示第platform个武器平台包含的武器数量，目标威胁度Th＝[th₁,…,th_M]，th_M表示第M个目标的威胁度，th_j≥0，武器平台对目标的毁伤概率d_platformM表示第platform个武器平台对第M个目标的毁伤概率；子种群的种群大小subpopsize，算法最大迭代次数maxstep，当前迭代次数step＝1；

步骤2，采用整数编码方式作为个体编码规则，个体的可编码位数与武器数量W相等，个体的编码code表示成code＝[c₁,…,c_W]，c₁,…,c_W∈[0,M]且c₁,…,c_W均为自然数；建立W个规模为subpopsize的子种群，并将所有子种群中的每个个体的编码code的全部可编码位c₁,…,c_W都赋值为0；对第一个子种群中的所有个体，分别随机选择其编码中的一个编码位，再随机从(0,M]中选择一个整数Rand，将Rand赋值给该编码位；对第二个子种群中的所有个体，分别随机选择其编码中的二个编码位，随机从(0,M]中选择二个整数Rand₁,Rand₂，将Rand₁,Rand₂分别赋值给这两个编码位；以此类推，对第W个子种群中的所有个体，对其全部W个编码位，随机从(0,M]中选择W个整数Rand₁,Rand₂，…Rand_W，将Rand₁,Rand₂，…Rand_W分别赋值给W编码位；

步骤3，将武器对敌毁伤概率f以及所使用的武器数量g作为两个适应度评价指标，所使用的武器-目标分配多目标优化模型如下：

其中d_ij表示第i种武器平台对第j个敌方来袭目标的毁伤概率，一种武器平台只有一种武器；多种武器平台可攻击同一目标，各武器平台可同时攻击多个目标；设决策矩阵为[x_ij]_platform×M，x_ij表示第i个武器平台攻击第j个目标，当第i个武器平台攻击第j个目标时x_ij取值为1，其他取值为0；

步骤4，取每个子种群中，具有最大的对敌毁伤概率f的个体，组合构成优势种群nondominatedpop；设第u个子种群中具有最大的对敌毁伤概率f的个体为bestindividual_u，u∈[1,W]，则优势种群

步骤5，判断当前迭代次数step是否等于最大迭代次数maxstep，若step＝maxstep则停止算法，输出当前优势种群nondominatedpop；若step≠maxstep则进入步骤6；

步骤6，对优势种群nondominatedpop中的每个个体进行规模为subpopsize的克隆操作，得到W个新的子种群newpop₁,…,newpop_W，newpop₁中包含subpopsize个bestindividual₁，newpop_W中包含subpopsize个bestindividual_W；

步骤7，对子种群newpop₁,…,newpop_W进行进化，具体方法如下：

依次取子种群newpop₁中的一个个体，以相等的概率选择三种进化算子中的一个对该个体执行进化；依次对子种群newpop₂,…,newpop_W执行进化；设当前需执行进化的个体为temppop，则三种进化算子的执行方式具体如下：

1)目标更换算子TCoperator执行方式如下：

1.1)随机选取个体temppop中的一个非零编码位，记为temp₁；

1.2)随机生成一个正整数TC，TC∈(0,M]；

1.3)如果TC与temp₁的值相等，则返回步骤1.2；如果TC与temp₁的值不相等，则继续执行；

1.4)用TC替换temp₁的值；

2)武器更换算子WCoperator执行方式如下：

2.1)随机选取个体temppop中的一个非零编码位，记为temp₂；

2.2)确定temp₂所属的武器平台，记该武器平台为tempplatform₁；

2.3)随机再选取个体temppop中的一个编码位，记为temp₃；

2.4)确定temp₃所属的武器平台，记该武器平台为tempplatform₂；

2.5)如果tempplatform₁＝tempplatform₂，则返回步骤2.3；否则继续执行下一步；

2.6)将编码位temp₂的值与编码位temp₃的值进行交换；

3)武器目标更换算子WTCoperator执行方式如下：

3.1)如果个体temppop没有值为零的编码位则不执行任何操作；如果个体temppop有值为零的编码位则执行下一步；

3.2)随机选择个体temppop的一个值为零的编码为，记为temp₄；

3.3)确定temp₄所属的武器平台，记该武器平台为tempplatform₃；

3.4)随机选取个体temppop中的一个非零编码位，记为temp₅；

3.5)确定temp₅所属的武器平台，记该武器平台为tempplatform₄；

3.6)如果tempplatform₃＝tempplatform₄，则返回步骤3.2)；否则继续执行下一步；

3.7)将编码位temp₄的值与编码位temp₅的值进行交换；

3.8)随机生成一个正整数TC，TC∈(0,M]；

3.9)如果TC与temp₄的值相等，则返回步骤3.8)；如果TC与temp₄的值不相等，则继续执行下一步；

3.10)用TC替换temp₄的值；

步骤8，计算当前进化后所有子种群的pareto最优解，并用所有子种群的pareto最优解构成优势种群nondominatedpop；同时使得step加1，返回步骤5。

2.根据权利要求1所述的基于多目标克隆进化算法的大规模武器-目标分配方法，其特征在于：所述子种群的种群大小subpopsize取[10,30]间的整数；算法最大迭代次数maxstep取[30,70]间的整数。