[发明专利]一种基于路径优化的多目标辐射侦察方法

权利要求书

1.一种基于路径优化的多目标辐射侦察方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤S1:辐射危害地域的生成与拓扑化处理；

步骤S2:基于K-means算法对侦察目标聚类；

步骤S3:基于改进蚁群算法对侦察路径优化；

步骤S4:基于人体辐射剂量测算模型确定侦察距离限值；

步骤S5:合理确定辐射侦察路径和侦察方法；

所述步骤S4具体包括：

根据侦察目标聚类情况，在区分设备侦察任务时，还要根据任务量、辐射允许值、设备作业力及影响因素进行科学计算；辐射侦察距离限值测算公式为：

式中：S为侦察设备执行辐射侦察的作业距离，km；D为人体吸收剂量，mSv；为某一沾染区的平均剂量率，mSv/h；q为辐射人体吸收系数；v为侦察设备在沾染区的平均侦察速度，km/h；z_d、z_s、z_h分别为地形、人员素质、任务威胁影响因子取值；k为侦察车的削弱系数。

2.根据权利要求1所述的一种基于路径优化的多目标辐射侦察方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括：

1.1)根据核监测相关信息和辐射估算模型，绘制出沾染区的辐射危害图；

1.2)明确沾染区危害区域的大致范围以及沾染区内需要侦察的目标点位；

1.3)对辐射危害地域行拓扑化处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于路径优化的多目标辐射侦察方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括：

计算各侦察目标之间的行间距离，其计算公式为：

式中：M_i为类C_i中数据对象的均值；p为类C_i中的空间点。

4.根据权利要求3所述的一种基于路径优化的多目标辐射侦察方法，其特征在于：在步骤S2中，基于K-means的侦察目标聚类和任务区分的仿真步骤如下：

(1)输入数据矩阵；

(2)计算各侦察目标之间的行间距离；

(3)选择不同的类间距离进行聚类并分析比较；

(4)绘制侦察目标谱系聚类图；

(5)根据核辐射监测设备编组情况确定分类数目，输出聚类结果。

5.根据权利要求1所述的一种基于路径优化的多目标辐射侦察方法，其特征在于：所述步骤S3具体包括：

设蚂蚁群体中蚂蚁的数量为m，辐射危害地域内辐射侦察目标的数量为n，目标之间的距离为d_ij(i,j＝1,2,...,n)，t时刻目标连接路径上的信息素浓度为τ_ij(t)；初始时刻信息素浓度为τ_ij(0)＝0；蚂蚁k(k＝1,2,3,...,m)在辐射侦察目标搜索过程中会根据路径上信息素浓度的大小来决定访问哪个目标；

设表示在t时刻蚂蚁k的目标转移概率，其计算公式为：

式中：η_ij(t)为启发函数，η_ij(t)＝1/d_ij表示目标之间转移的期望程度；allow_k(k＝1,2,3,...,m)为蚂蚁k拟访问的目标集合；α为信息素重要程度因子；β为启发函数重要程度因子。

6.根据权利要求5所述的一种基于路径优化的多目标辐射侦察方法，其特征在于：在步骤S3中，为提高随机搜索能力，又避免陷入局部最优，目标转移概率改进为：

7.根据权利要求5或6所述的一种基于路径优化的多目标辐射侦察方法，其特征在于：在步骤S3中，当蚂蚁在释放信息素时，搜索路径上的信息素也在逐渐减少，假定参数ρ(0＜ρ＜1)为信息素的挥发程度，信息素浓度更新值为：

式中：为在搜索路径上释放的信息素浓度；Δτ_ij为在搜索路径上释放的信息素浓度之和。