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遗传算法在电子战干扰规划中的应用

高彬 吕善伟 郭庆丰 张娜

高彬, 吕善伟, 郭庆丰, 等 . 遗传算法在电子战干扰规划中的应用[J]. 北京航空航天大学学报, 2006, 32(08): 933-936.
引用本文: 高彬, 吕善伟, 郭庆丰, 等 . 遗传算法在电子战干扰规划中的应用[J]. 北京航空航天大学学报, 2006, 32(08): 933-936.
Gao Bin, Lü Shanwei, Guo Qingfeng, et al. Genetic algorithm approach to the jammer′s layout for EW[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2006, 32(08): 933-936. (in Chinese)
Citation: Gao Bin, Lü Shanwei, Guo Qingfeng, et al. Genetic algorithm approach to the jammer′s layout for EW[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2006, 32(08): 933-936. (in Chinese)

遗传算法在电子战干扰规划中的应用

详细信息
  • 中图分类号: TN 974

Genetic algorithm approach to the jammer′s layout for EW

  • 摘要: 电子对抗干扰资源任务规划问题对于充分发挥干扰机作战效能,取得最佳干扰效益有重要作用.结合现代电子战特点,利用搜索论推导出了干扰机压制概率的计算公式,建立了干扰任务分配模型,并阐述了传统匈牙利方法在这一问题处理上的局限性.结合智能优化算法,提出了基于遗传算法的干扰资源优化分配模型.解决了优化分配模型所需的符号编码方式,并给出了相关的选择、交叉、变异等遗传算子的具体设计.利用该模型,解决了2个实例.结果表明,该模型在干扰资源任务配置问题上具有很强的实用性,遗传算法可以有效地辅助指挥员解决干扰资源部署决策这一复杂而困难的问题.

     

  • [1] Parsopoulos K E,Vrahatis M N.Recent approaches to global optimization problems through particle swarm optimization[J].Natural Computing,2002,1(2-3):235-306 [2] 李杨,王占林,裘丽华. 机载机电设备综合控制管理系统任务分配研究 . 北京航空航天大学学报,1999,25(5):527-530 Li Yang, Wang Zhanlin, Qiu Lihua. Study of task assignment of aircraft onboard machine-electronic equipment control and management integrated[J].Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics,1999,25(5):527-530(in Chinese) [3] 方卫国, 师瑞峰. 飞机方案多目标优化的Pareto遗传算法[J].北京航空航天大学学报,2003,29(8):668-672 Fang Weiguo, Shi Ruifeng. Pareto genetic algorithms for multi-objective optimization of aircraft conceptual design[J].Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics,2003,29(8):668-672(in Chinese) [4] Whitley D, Rana S, Dzubera J.Evaluating evolutionary algorithms . Artificial Intelligence,1996,85(1-2):245-276 [5] 周明,孙树栋. 遗传算法原理及应用[M]. 北京:国防工业出版社,1999:4-8 Zhou Ming,Sun Shudong. Genetic algrithms:theory and applications[M]. Beijing:National Defence Industry Press,1999:4-8(in Chinese) [6] Obayashi S, Sasaki D, Takeguchi Y,et al.Multiobjective evolutionary computation for supersonic wing-shape optimization[J]. IEEE Trans Evol Comput,2000,4(2):182-187
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-10-17
  • 网络出版日期:  2006-08-31

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