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公开(公告)号：CN113313360A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110489830.5
申请日：2021-05-06
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于模拟退火‑撒点混合算法的协同任务分配方法，包括以下步骤：在模拟退火算法的“判断新解是否被接受”的步骤中，若判断结果为“否”，则加入撒点算法，重新在全局搜索邻域方案，并以概率判断是否接受新的邻域方案产生的解作为新解。优选的，包括以下步骤：S1，计算目标函数值；S2，计算退火温度；S3，执行恒温迭代；S4，执行邻域搜索；S5，判断新解是否被接受；S6，执行撒点算法；S7，更新最优解；S8，输出最优任务分配方案。本发明解决了现有任务分配技术存在的易陷入局部最优、难以搜索全局最优解的问题，提高了效率。
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公开(公告)号：CN114330115B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202111566561.4
申请日：2021-12-20
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明涉及空战机动决策技术领域，涉及一种基于粒子群搜索的神经网络空战机动决策方法，其包括以下步骤：一、建立红蓝双方空战战斗机运动学与动力学模型；二、建立空战态势优势函数，包括角度优势函数、速度优势函数、距离优势函数、高度优势函数；三、粒子群算法优化空战机动决策；四、生成空战双方轨迹与机动决策数据库；五、构建神经网络并训练；六、基于神经网络的机动决策。本发明的空战机动决策具有较佳地优越性和快速性。
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公开(公告)号：CN113313360B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110489830.5
申请日：2021-05-06
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于模拟退火‑撒点混合算法的协同任务分配方法，包括以下步骤：在模拟退火算法的“判断新解是否被接受”的步骤中，若判断结果为“否”，则加入撒点算法，重新在全局搜索邻域方案，并以概率判断是否接受新的邻域方案产生的解作为新解。优选的，包括以下步骤：S1，计算目标函数值；S2，计算退火温度；S3，执行恒温迭代；S4，执行邻域搜索；S5，判断新解是否被接受；S6，执行撒点算法；S7，更新最优解；S8，输出最优任务分配方案。本发明解决了现有任务分配技术存在的易陷入局部最优、难以搜索全局最优解的问题，提高了效率。
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公开(公告)号：CN114330115A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111566561.4
申请日：2021-12-20
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明涉及空战机动决策技术领域，涉及一种基于粒子群搜索的神经网络空战机动决策方法，其包括以下步骤：一、建立红蓝双方空战战斗机运动学与动力学模型；二、建立空战态势优势函数，包括角度优势函数、速度优势函数、距离优势函数、高度优势函数；三、粒子群算法优化空战机动决策；四、生成空战双方轨迹与机动决策数据库；五、构建神经网络并训练；六、基于神经网络的机动决策。本发明的空战机动决策具有较佳地优越性和快速性。
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