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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。
遗传算法改进灰狼算法的例子遗传算法是一种优化算法，可以用于解决许多复杂的问题。
灰狼算法是一种基于自然灰狼群行为的算法，可以用于求解优化问题。
本文将介绍如何使用遗传算法改进灰狼算法，提高其求解优化问题的效率和精度。
首先，我们简单介绍一下灰狼算法的基本思想。
灰狼算法是一种基于灰狼群行为的优化算法，它模拟了灰狼社会中的领袖和追随者的行为。
算法的基本流程如下：1. 初始化灰狼个体群体。
2. 根据每个灰狼的适应度值，确定当前的领袖灰狼。
3. 计算每个灰狼与领袖灰狼之间的距离和方向。
4. 根据距离和方向，更新每个灰狼的位置。
5. 重复执行2-4步，直到满足停止条件。
虽然灰狼算法已经被证明具有较高的求解效率和精度，但是在面对复杂和高维度的优化问题时，其性能可能会受到限制。
因此，我们可以使用遗传算法对灰狼算法进行改进，以提高其求解效率和精度。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，其基本思想是通过基因交叉和变异等操作，生成新的个体，并通过适应度函数来评估个体的适应度，从而不断迭代，寻找全局最优解。
在遗传算法中，个体可以用一个向量表示，其中每个元素表示一个基因，代表了一个可行解。
因此，我们可以使用遗传算法来生成一组初始种群，然后将这些个体作为初始灰狼个体，再通过灰狼算法进行优化。
改进后的算法流程如下：1. 使用遗传算法生成初始种群。
2. 将初始种群作为灰狼算法的初始灰狼个体。
3. 根据每个灰狼的适应度值，确定当前的领袖灰狼。
4. 计算每个灰狼与领袖灰狼之间的距离和方向。
5. 根据距离和方向，更新每个灰狼的位置。
6. 对更新后的灰狼个体进行基因交叉和变异操作，生成新的个体。
7. 根据适应度函数评估新的个体的适应度值。
8. 选择适应度值较高的个体，作为下一轮迭代的初始种群。
9. 重复执行3-8步，直到满足停止条件。
通过将灰狼算法和遗传算法结合起来，我们可以充分利用两种算法的优点，提高优化问题的求解效率和精度。
当然，具体实现的细节还需要根据具体问题进行调整和优化。
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。
