基于智能对抗进化的联合火力打击任务规划方法

摘要

针对常规联合火力打击任务规划方法很少涉及敌我对抗,导致评估环境发生变化的问题,提出一种基于敌我对抗进化的智能对抗进化算法.该算法以遗传算法为基础,将模拟生物竞争机制引入敌我双种群,互为评估条件实施对抗进化.依据敌我战场态势图构建观察-判断-决策-打击(OODA)超网络,计算OODA循环效率、确定敌我打击排序,通过多代对抗进化获得能够适应战场动态变化的任务规划最优个体.仿真结果表明:多代进化后的最优个体相比于标准优化结果,战场动态适应性更强,联合火力打击胜率更高,应对突发情况的响应机制更完善,能够有效地解决联合火力打击任务规划的评估优化问题.