遗传算法在军事优化中的应用案例

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基于改进型遗传算法的舰艇航路规划研究

（，）（，）。由此可见采用网格序号编码较直３３，４４）角坐标编码具有编码长度短、明、观的优点。简直编码过程中网格点的数据结构为：
ｓｒｅｉＮｄ／个节点的数据结构包括该节点ｘｙ坐ｔｕｔｄｏｅ／每Ｇｒ，
表达式为：
Ｄ一（＋＿１＿兰二）
１兰
２３４
８９
由于采用蚁群算法
的搜索策略生成航线的初始种群，因此种群的编码方法既要适用于蚁群
１１Ｏ１
ｌ１３４
￡，ｚ
目标函数不可微甚至不连续，或者虽然目标函数可
微但问题的规模非常大的优化问题，多传统的优很化方法往往不再适用＿。由于遗传算法不要求目标２］函数的可微及连续性，且可以在容许的时间范围而内找到大规模优化问题的满意解，因此，年来，近遗
２遗传算法用于航路规划
２１初始群体的产生方法．
初始种群是遗传算法迭代运算的起点，由一它
收稿Ｅ期：０１年４月２日，回日期：０１５８日ｔ２１修２１年月作者简介：田鹤，，士研究生，究方向：事航海理论与方法。李启华，，授，士生导师，究方向：事航男硕研军男教硕研军海方法与理论。孟一鸣，，士研究生，究方向：战指挥与控制。男硕研作

基于遗传算法的军用汽车传动系参数优化研究

，
ｔｉｐｐｒｐｔｆｒａｄａｓｌｔｎｂｓｄｏｈｓａｅｕｓｏｗｒｏｕｉａｅｎＧＡ．ＩｉｉｕｔａｅａｓａｆｃｉｅｍｅｈｄｔｏｕｅｔｅｏｔｚｔｎｏｏｔｓｌｓｒｔｄｔｔＧＡｉｎｅｆｔｔｏｏｓｌｔｈｐｉａｉｆｌｈｅｖｍｉｏｍｉｔｒｕｏｂｌｒｎｍｉｓｏａａｔｒ，ｔｅｄｎｍｉｅｆｒｎｅａｄｆｅｃｎｍｙｏｅｍｉｔｒｕｏｂｌｒｍ— ｌａａｔｍｏｉｔｓｓｉｎｐｒｍｅｅｓｈｙａｃｐｒｏｍａｃｎｕｌｏｏｆｈｌａａｔｍｏｉａｅｉｉｙｅａｅｔｉｙｅｐｏｅｔａｃｒｉｘｅｔｆｒｏｔｚｔｎｒｖｄａｅａｎｅｔｎｔｐｉａｉ．ｔａｅｍｉｏ
基于遗传算法的军用汽车传动系参数优化研究
赵学鹏谷军，，张志伟徐，通
（．１汽车管理学院装备技术系，蚌埠２３１；．３０１２汽车管理学院车辆管理系，埠２３１；蚌３０１３军事交通学院训练部，．天津３０６；．０１１４军事交通学院研究生管理大队，天津３０６）０１１
２ＡｕｏｂｌｎｇｍｅｔＤｅａｔｎ，ＡｕｏｂｌｎｇｍｅｔＩｓｉｔ，Ｂｅｇｕ２３１Ｃｈｎ３．ａｎｎ．ｔｍｏｉＭａａｅｎｐｒｍｅｔｅｔｍｏｉＭａａｅｎｎｔｕｅｅｔｎｂ３０１ｉａ；Ｔｒｉｉｇ

基于并行遗传算法的舰艇编队防空火力分配方案

２４移民操作．
遗传算法是用两个子种群代替原单一种群，加增
了移民操作算子，而促进种群间信息交换，从提高搜索效率．
２１构造染色体．
采用自然数编码，即每个个体为从１ｎ到
自然数的一个全排列，中各自然数对应于防空其火力单位编号．由于火力分配需要分成ｍ组，便在每一个全排列里面添加ｍ一１个互不相邻的
＝
．
１，，，／２ … ／，，
１２ … ，．每个来袭目标至少，，ｍ）设
配方案的方法、匈牙利法、短路法，最以及适用于多阶段决策的动态规划等方法．当火力规模庞但大、杂度增加时，些传统的非线性规划寻优复这方法存在计算复杂、时长等不足Ｊ耗．
表４两种遗传算法比较表
＼比较项目最优解的毁伤期望值５１４．７
初始化方法产生初始种群，从而使得不同种群内
的染色体具有不同的特征，个子种群之问按各每
哈尔滨师范大学自然科学学报
２１０１年第２７卷
进入下一步．
优个体的数目为４使用ＶｓａＢｓ．．ｉｌａｉ６０编写程ｕｃ序在ＩｔｌＤ４０２６机上模拟２ｎｅＤＲ０５Ｍ０次得到适应值最大个体的分配方案见表３．
案．防空火力分配问题是典型的０—１整数规划问题，已有很多有效的求解方法，采用兰彻斯如

基于自适应遗传算法的防空兵最优火力配置

基于自适应遗传算法的防空兵最优火力配置
潘伟
（阳炮兵学院电子侦察指挥系，宁沈阳１０６）沈辽１８７
摘
要：于遗传算法的防空兵最优火力配置，用战场目标价值和防空兵火力配置情况建立。最大限度发挥武器基运
ＯｐｉｕＦｒｐｗｅｓｒｕｉｏｂｏｌｆＡｉＤｅｅｎｅｔｍｍｉｏｒＤｉｔｉｔｅｂｏｎｆｒＣａｏｄｅｏｒｆｓ
ＦｒｅＢｓｄｏａｔｅＧｅｅｉＡｌｏｉｍｏｃａｅｎＡｄｐｉｎｔｇｒｈｖｃｔ
ｍｏｅａｘｒｈｅｉｈｅｔｐｏｎｆｆｒｐｗｅｎｔｅｆｃｅｃｏａｏｎｅｌｅｔｅｍｏｔｄｍａｅｄｌｃｎｅｅｔｔｈｇｓｉｔｏｅｏｒｕｉｆｉｉｎｙｆｗｅｐｎａｄｒａｉｈｉｚｓａｇｅｆｃ．ｅｔｐｉｃｕｅａｏｔｎｒａｎｍｂｒｏｏｅ，ｃｅｔｎｏｇｎｌｃｍｍｕｉｙｈｏｈｕｌｉｇｆｅｔＴｈｓｅｓｎｌｄｓｄｐｉｇｅｌｕｅｔｃｄｒａｉｇｒｉａｏｉｎｔｔｒｕｇｂｉｄｎｃｒｍｏｏｅ；ｃｌｕａｉｇｔｅｄｇｅｆａａａｉｎ，ｈｃｎｕｈｅｏｇｎｌｃｍｍｕｉｙ；ｍａｐｕａｉｇｔｅｈｏｓｍａｃｌｔｎｈｅｒｅｏｄｐｔｔｏｃｅｋｉｇｏｔｔｒｉａｏｉｎｔｎｉｌｔｎｈｉｈｒｔａｇｒｔｍｐｒｔｒｎｍｅｉｒｔｎｈａｉｕａｉｎｏｌｃｉｎ，ｈａｍａ，ａａｉｎａｄＳｎ．ｎｅｌｏｈｏｅａｏｓａｄａｌａｉｇｔｅｍｎｐｌｔｏｆｅｅｔｏｃｉｓｉｉｏｖｒｔｎＯｏＡｔｉｏ

基于遗传算法的航空兵出动架次计算方法

Vol.46,No.4 Apr,2021火力与指挥控制Fire Control & Command Control第46卷第4期2021年4月文章编号：1002-0640(2021 )04-0162-05基于遗传算法的航空兵出动架次计算方法张迎新\徐元子2,殷军\吉宁2,郭栋1(1.解放军31002部队，北京100094;2.空军指挥学院，北京100097 )摘要:针对航空兵出动架次计算问题，基于资源受限项目调度理论进行问题描述和建模，以给定兵力对目标任务的最大出动架次为效能指标，分析影响因素和约束条件，建立了问题数学模型。

根据问题模型特点，采用遗传算法进行求解，针对染色体编码问题，设计了一种扩展任务列表编码方法;针对初始解集求解问题，提出了一种基于优先规则的出动架次分配算法。

并构建了航空兵出动架次计算仿真算例对问题模型和求解算法进行验证，实验结果表明，所提模型和算法能够有效求解大规模航空兵出动架次计算问题。

关键词：出动架次，遗传算法，作战规划，任务资源分配中图分类号:TJ76;TP391.9 文献标识码：A DOI： 10.3969/j.issn. 1002-0640.2021.04.030引用格式：张迎新，徐元子，殷军，等.基于遗传算法的航空兵出动架次计算方法[J].火力与指挥控制，2021，46(4)： 162-166.Calculation Method of Airmen Sorties Based on Genetic AlgorithmZ H A N G Ying-x i n丨，X U Yuan-z i2，YIN Jun丨，J I Ning^GUO Dong1(1. Unit31002 of PLA .Beijing \00094yChina;!. Air Force Command College .Beijing100097,C/iiVia)Abstract:Aiming a t t h e s o r t i e c a l c u l a t i o n p r o b l e m s o f a i r m e n,t h e ma th em at ic model i s e s t a b l i s h e d base d on t h e p r o j e c t s c h e d u l i n g w i t h t h e o r y c o n s t r a i n e d r e s o u r c e s and t h e pr ob le ms a r e d e s c t r i b e d.The model t a k e s t h e maximum s o r t i e number o f t h e g i v e n f o r c e s t o t h e t a r g e t t a s k a s t h e e f f i c i e n c y inde x, and a n a l y z e s t h e i n f l u e n c i n g f a c t o r s and c o n s t r a i n t s o f t h e problems.The problem m a t h e m a t i c model i se s t a b l i s h e d.Then t h e g e n e t i c a l g o r i t h m i s a d o p t e d t o s o l v e t h e problem a c c o r d i n g t o t h e c h a r a c t e r i s t i c so f t h e problem model,an e x t e n d e d t a s k l i s t chromosome c o d i n g method i s designed,and a p r i o r i t y r u l e ba s e d h e u r i s t i c t o a l l o c a t e t h e s o r t i e s i s p r o p os ed.A s i m u l a t i o n example i s b u i l t t o v e r i f y t h e pr oblem model and s o l v i n g a l g o r i t h m.The e x p e r i m e n t a l r e s u l t s show t h a t t h e p r o p o s e d model a n d a l g o r i t h m c a ne f f e c t i v e l y s o l v e t h e prob le ms o f l a r g e-s c a l e s o r t i e s c a l c u l a t i o n.Key words:s o r t i e,g e n e t i c a l g o r i t h m,combat m i s s i o n p l a n n i n g,t a s k r e s o u r c e a l l o c a t i o nCitation format:Z H A N G Y X,XU Y Z,YIN J,e t a l.C a l c u l a t i o n method o f a i r m e n s o r t i e s b a se d o ng e n e t i c a l g o r i t h m[J j.F i r e C o n t r o l&Command C o n t r o l,2021,46(4)：162-166.〇引百制空权是现代战争战场控制权的关键，航空兵战时出动能力是评估夺取制空权能力的重要方面。

基于混合遗传算法的兵力分配及优化

ｐｏｒｓｉｅｉｃｅｓｆｃｏｓｖｒａｄｍｕａｉｎｐｏａｌｙｔｎｅｔｓｗｅｌａｈｒｔｃｍｐｔｌａｄｍｌｔｔｎｎｉｕｌ．ｒｇｅｓｖｎｒａｅｏｒｓｏｅｎｔｔｒｂｂｉａｇｎｓａｌｓｔｅｗｏｓｏａｉｅｒｎｏｙｍｕａｉｇｉｖｄａｓｏｔｂＴｈｘｅｉｎａｅｕｔｓｏｈｔｔｉｍｅｈｄｃｍｐｒｄｅｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌｈｗｓｔａｈｓｔｏｏａｅｗｉｈｉｇｅｇｎｔｃａｇｒｔｍａｏｍｐｏｅｎｎｈｓｃｎｔｓｎｌｅｅｉｌｏｉｈｈｓｓｍｅｉｒｖｍｅｔａｄｔｕａ
得了较为满意的结果。
的保卫任务，Ｋ一１ ② 不考虑外界因素的影响，且；任
一
作战单元到达任一区域的时间可预测；影响兵力 ③
分配的因素同等重要，即每个指标的权重相等；部队 ④ 完成任务的效能等于各个作战单元完成所分配任务的效能之和，考虑相互协作、有机动支援；遵循就不没 ⑤ 近用兵的原则，战单元ｉ到达目标区域Ｊ的时间必作
须控制在可接受的时间限度内；遵循确保重点的原 ⑥
则，派往关键区域的作战单元完成任务的效能必须高
１建立模型
１１任务模型．

遗传算法在野战通信网络路由算法研究中的应用

搜索效率。进行了相应的仿真，仿真结果表明该算法是有效的，能够满足军事业务的ＱＳｏ需求。
关键词：野战通信网；遗传算法；ｏ路由；ＱＳ仿真中图分类号：９７文献标识码：文章编号：６２８１（０６０－０４ＯＥ１Ａ１７ — ２１２０）１０３一５
求，对其它性能参数（带宽、时延抖动、丢失率）也有要求的综合业务（如视频、多媒体应用）这种路由策略，
就无能为力。ＱＳ由选择是指基于多参数的路等性能参数而得
到一条满足要求的路径（或多播树）。
一
般地，可以将考虑的路由参数划分为三类：一类是可加性参数，如时延、时延抖动、跳数；第二类是可
为各电子信息系统和其他通信分系统提供一个公共操作平台。野战通信网主要由干线通信系统和用户接人系统构成。干线通信系统是野战通信网的骨干交换网络，由干线结点和无线信道组成。干线结点主要包括野战干线交换机和传输设备（包括微波、散射、卫星
的信道机）干线的传输速率为２ｂｓ８ｂｓ，Ｍｐ～Ｍｐ。干线通信系统的主要作用是保证全网的通信能力覆盖整个作战地域，具有与战略通信网无缝连接的能力。
１引言
野战通信网是面向二十一世纪战场整体信息作战需求的综合通信网络，是战役、战术信息系统网的重要组成部分，是我军数字化部队信息作战的基础，是联合战役军团各电子分系统信息传输交换的公共平台。它是以指挥所为中心，提供具有高度机动能力、较高带宽和足够交换能力的综合业务数字通信系统，
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遗传算法在野战通信网络路由算法研究中的应用

遗传算法在多车型军备物资配送路径优化中的应用

本文中所要研究的是多次配送下，车型、一配送多单中心、多个离散军备需求地点的物资配送路径选择与优化问题，每个军备需求点都有固定物资需求量及相应的服务时间区段，拟启用不同容量类型最少的车辆总数，配送从
备物质配送车辆进行优化调度，而这一问题属于典型的
ＶＰＶｈｃｏｔｇｒｂｅｓ问题．Ｒ（ｅｉｌＲｕｉｏｌ）ｅｎＰｍ
中心出发经过既定的线路后返回，且要求车辆为非满载
（装载货运量小于车辆容量）到达各个需求点时间应尽可，能满足对应点时间窗要求，车辆不能按用户的要求到若
摘要：结合部队物流客观实际和可能承担的军备物资保障任务，构建了带有软时间窗的多车型军备物资配送线路ＭＲＳＷ双层优化模型，ＶＰＴ上层为多车型线路优化模型，下层为配车方案整数规划模型．通过遗传算法算子设计以及双层优化流程设计求解ＭＶＰＴ模型，ＲＳＷ并给出了具体应用算例，用结果证明该双层优化模型及遗传应
算法的有效性和合理性，能迅速为后勤部队军备物资配送路径选择提供决策依据．关键词：Ｒ软时问窗；ＶＰ；双层优化；遗传算法；军备保障运输
中图分类号：Ｐ０．Ｔ３１６文献标识码：Ａ文章编号：０６— ７７２１）２— ０３— ４１０００（００００１０
１１军备物资配送问题分析．

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遗传算法在军事优化中的应用案例
随着科技的发展和军事技术的不断进步，军事优化成为提高作战效能的重要手
段之一。

在这个过程中，遗传算法作为一种优化算法，被广泛应用于军事领域。

本文将介绍几个遗传算法在军事优化中的应用案例，展示其在提升军事效能方面的潜力。

首先，遗传算法在作战计划中的应用。

作战计划是军事行动的重要组成部分，
其合理性和科学性直接影响到作战效果。

传统的作战计划制定通常依赖于经验和直觉，难以充分考虑到各种复杂因素的相互关系。

而遗传算法通过模拟自然界的进化过程，可以对作战计划进行全面的搜索和优化。

例如，在一次实战演习中，某部队需要制定一份作战计划，以最小的代价达到最大的战斗目标。

通过遗传算法，可以对作战计划的各种参数进行优化，如兵力部署、火力支援、战术选择等，从而得到最优的作战计划。

其次，遗传算法在军事装备研发中的应用。

军事装备的研发过程通常需要考虑
到多个因素，如性能指标、成本、可靠性等。

传统的研发方法往往需要进行大量的试验和调整，耗费时间和资源。

而遗传算法可以通过对装备参数进行优化，找到最佳的设计方案。

例如，某军事装备研究院需要设计一种新型的战斗机，要求具备高速、高机动性和隐身性能。

通过遗传算法，可以对战斗机的机翼形状、发动机功率、雷达反射面积等参数进行优化，从而得到最佳的设计方案。

再次，遗传算法在兵力调度中的应用。

在实际作战中，兵力调度是一个复杂的
问题，需要考虑到多个因素，如敌情、地形、资源分配等。

传统的兵力调度方法往往依赖于人工经验和规则，难以充分利用信息和优化结果。

而遗传算法可以通过对兵力调度方案进行搜索和优化，找到最优的调度策略。

例如，在一次实战演习中，某部队需要根据敌情和地形，合理调度兵力，以最小的代价取得最大的战果。

通过遗传算法，可以对兵力的数量、部署位置、行动路线等进行优化，从而得到最佳的兵力调度方案。

最后，遗传算法在军事决策中的应用。

军事决策是指在复杂的战争环境下，根据各种因素和信息，做出正确的决策。

传统的军事决策方法往往依赖于人工的思考和判断，容易受到主观因素的影响。

而遗传算法可以通过对决策方案进行搜索和优化，找到最优的决策策略。

例如，在一次实战演习中，某指挥官需要根据敌情和资源情况，做出正确的决策，以最小的代价达到最大的战斗目标。

通过遗传算法，可以对决策方案的各种参数进行优化，如兵力调度、火力支援、战术选择等，从而得到最佳的决策策略。

综上所述，遗传算法在军事优化中具有广泛的应用前景。

通过模拟自然界的进化过程，遗传算法能够对军事问题进行全面的搜索和优化，提高作战效能。

无论是在作战计划、军事装备研发、兵力调度还是军事决策中，遗传算法都能够发挥重要的作用，为军事优化提供科学的支持。

随着技术的不断进步，相信遗传算法在军事领域的应用将会越来越广泛，为军队的现代化建设做出更大的贡献。