[发明专利]基于DDE改进蝙蝠算法的动态火力分配方法

权利要求书

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；

动态火力分配模型表示为：

其中X^t为t时刻下火力分配决策矩阵，具体形式表示为：

表示当前t时刻下第i类武器分配给第j个目标的火力数量，正常值在0到之间，是t时我方i类武器拥有的火力数量，t时刻下我方分配出的武器数量小于等于此时武器总共拥有的数量；表示t时第j个目标对我方的威胁度；p_ij是第i类武器打击第j个目标的效率。

2.根据权利要求1所述基于DDE改进蝙蝠算法的动态火力分配方法,其特征在于，放宽武器数量约束来生成初始种群，依据以下公式：

即将武器数量限制值从变成从而放宽了武器数量的约束来加快初始蝙蝠个体的生成，其中m表示为武器的种类数。

3.根据权利要求1所述基于DDE改进蝙蝠算法的动态火力分配方法,其特征在于，所述适应度函数表示为:

Fit(X^t)＝Tar(X^t)+G(X^t)

其中G(X^t)是惩罚函数，确保生成的蝙蝠个体满足武器数量的约束条件,具体表示为：

G(X^t)＝-Pun*C^t

其中Pun是一个大数量级的正实整数；在迭代过程中使用适应度值来寻优，当最终适应度值收敛达到当前搜索的最大值时，此时蝙蝠个体位置对应的分配矩阵则为当前最优的武器-目标分配方案。

4.根据权利要求1所述基于DDE改进蝙蝠算法的动态火力分配方法,其特征在于，所述蝙蝠个体的速度和位置的更新公式表示为：

f_s＝f_min+(f_max-f_min)×β

其中，f_s表示第s只蝙蝠的声波频率，f_min和f_max分别对应初始化时声波频率的最小值和最大值；β为(0,1)区间上满足均匀分布的随机数；和分别为第s只蝙蝠在第t和第t-1时刻的飞行速度；和为第s只蝙蝠在t和t-1时刻的位置；X^*表示当前蝙蝠群体的最优位置，它是通过比较种群中所有蝙蝠搜索到的位置得出的。