[发明专利]基于动态多目标优化的临机用频规划方法、装置和设备

说明书

本申请涉及一种基于动态多目标优化的临机用频规划方法、装置和计算机设备。所述方法包括：构建了动态的、多优化目标的、可以实现时域的复用与频域、空域、时域综合调度的临机用频规划模型。在此基础上，引入动态非支配排序遗传算法，为完善动态非支配排序算法不具有环境变化检测机制、难以实现实时响应突发用频状况的缺陷，针对临机用频规划问题特性设计了基于敏感个体的环境变化检测机制，并将改进后的算法应用于临机用频规划模型的求解中，求解临机用频规划问题具有可行性与优越性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种基于动态多目标优化的临机用频规划方法、装置和计算机设备。

背景技术

随着现代信息化发展，通信、雷达探测、卫星导航、电子对抗等各类用频设备在同一时空环境下开展用频活动，如果缺乏对己方用频设备科学、周密的用频规划工作，则容易造成用频设备间的电磁干扰，影响用频设备的使用效能，甚至带来安全隐患。

用频规划问题属于NP-Hard的组合最优化问题，常用的方法包括精确算法、启发式算法两类。其中，启发式算法凭借其对大规模组合优化问题求解效率高、适用性广的特点在求解用频规划问题上得到了更广泛的应用。当前相关文献基本围绕单目标固定用频规划问题进行研究，所研究的问题模型是静态的，用频设备数量等参数不随时间变化，且优化目标是唯一的。霍景河等将遗传算法引入通信网络用频规划中，并针对问题特点改进种群初始化过程，有效提高通信网络用频规划的效率；薛寒等针对用频规划问题进行建模分析，并将遗传算法中的自然选择思想引入粒子群算法，提高了问题模型的求解效率；Bon-Hong Koo等提出基于图着色的改进贪婪算法处理用频规划问题，降低了算法复杂度并提高了求解速度。然而，用频设备投入使用的过程中，可能面临各类突发用频状况，所处电磁环境可能因此发生较大变化，需要对现行的用频规划方案及时作出调整修正，实时地得到可行的临机用频规划方案。临机用频规划问题属于动态的用频规划问题，这类研究处于起步阶段，目前张玉彬等做出相关的探索工作，将动态问题分解为初始、动态指配与动态调整阶段，使用禁忌搜索算法处理了设备增加或减少时的频率再指配问题，但这种方法只适用于用频设备数量变化的动态场景，且当设备变化量较多时的求解效率不够理想，算法鲁棒性也有待进一步提升。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于动态多目标优化的临机用频规划方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于动态多目标优化的临机用频规划方法，所述方法包括：

获取用频系统的变量信息；所述用频系统包括多个用频平台、多台用频设备、用频过程包括多个用频时段；同一频点可以配给不在同一用频时段的多台用频设备使用；

根据所述变量信息，以所述用频设备间同频干扰最少、需求满足最高、邻频干扰风险最低为目标函数，以频谱资源约束、同平台位置一致性约束、用频设备唯一性约束为约束条件，构建用频规划的多目标优化模型；

通过伪随机码函数得到初始种群的种群矩阵；所述种群矩阵的每一行代表一个个体，每行矩阵由对应个体的染色体和其末尾串接的目标函数值组成；所述染色体代表完整的一组用频规划方案；

将所述初始种群的目标函数空间均匀划分为多个子空间，在每个至少存在一个个体的空间中随机定义一个个体作为敏感个体，得到多个敏感个体；

根据所述初始种群和所述多目标优化模型，通过动态非支配排序遗传算法进行种群迭代，在迭代过程中若有敏感个体被淘汰，则在种群的非支配个体中随机定义新的敏感个体进行替代；

每轮迭代后，计算每个敏感个体在当前环境下的目标函数值与上一轮迭代时所处环境下目标函数值之间的差值之和，根据所述差值之和判断敏感个体的变化量是否高于预设的强度阈值，若是则引入种群多样性以更新种群；

判断是否满足迭代终止条件，若满足，输出多组Pareto最优临机用频规划方案，否则，继续迭代直到迭代终止。