面向多目标拦截问题的协同任务分配方法研究

摘要

针对多枚空空导弹攻击多架飞机的作战场景,研究集群协同的多目标任务分配,实现对多架飞机的拦截.针对战场环境高动态、高复杂性的特点,采取基于灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)的实时任务分配方案.为解决灰狼优化算法容易陷入局部最优、易早熟的问题,提出了两方面的改进策略:一是优化种群,以佳点集理论来增强种群遍历性;二是改进算法,以禁忌搜索更新头狼位置来提高算法的全局搜索能力,使其更易跳出局部最优区域,并采用自适应调整策略来加快算法的收敛速度.最后,对两组由异构导弹组成的导弹群进行多目标任务分配的仿真实验,实验结果验证了算法的可行性和优越性,满足实时动态任务分配的要求.