多样本遗传算法在武器外弹道组网试验中的应用

摘要

cqvip:针对武器试验外弹道组网测量模式,为保证弹道测量精度最优,对测试设备优化布站进行研究。以弹道逐点最小二乘解算模型为基础,弹道参数累积总误差的均方差为精度评价标准,考虑实际情况对解空间构成的非线性约束条件,通过聚焦遗传算法概率特性,设计以MonteCarlo实验和种群罚函数检验为特征的完备多样本遗传算法,实现优化问题的可靠求解。利用设计的遗传算法,对一种光学、雷达设备组网测试优化布站问题作500次MonteCarlo仿真实验,通过结果统计分析确定了全局最优解,并与传统布站方法进行了比较。仿真结果表明:多样本算法降低了遗传算法概率特性影响,以大概率事件锁定全局最优解,确保了最优解的有效性和可信度,符合工程实际应用。