兵工学报 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (4): 240172-.doi: 10.12382/bgxb.2024.0172
晏江1, 尹鹏1,2, 刘彦1,2,*(), 张文宇3, 黄风雷1
收稿日期:
2024-03-11
上线日期:
2025-04-30
通讯作者:
YAN Jiang1, YIN Peng1,2, LIU Yan1,2,*(), ZHANG Wenyu3, HUANG Fenglei1
Received:
2024-03-11
Online:
2025-04-30
摘要:
针对形状不规则复杂面目标多弹瞄准点优化算法计算效率低、稳定性差、优化能力不足的问题,提出一种基于弹药圆概率偏差(Circular Error Probable,CEP)的毁伤概率矩阵库(Damage Probability Matrix Library,DPML)和改进启发式退火优化机制的高效瞄准点优化算法(Efficient Aiming Point Optimization Algorithm,EAPOA)。构建多弹瞄准点优化模型时,除考虑目标形状、导弹毁伤能力外,还考虑导弹直接毁伤、间接毁伤和多弹种联合毁伤等复杂因素对目标毁伤效果的影响。提出一种基于DPML的毁伤概率快速估计算法,提升算法优化效率和鲁棒性;设计一种基于候选瞄准点序列化的优化算法框架,并提出基于全局搜索和改进退火机制的启发式优化算法,降低瞄准点组合求解空间大小并提升算法优化能力。通过6个复杂面目标测试用例验证算法性能。研究结果表明,所提的EAPOA相比于增强精英保留策略遗传算法具有更强的优化能力,且平均优化时间仅为其1/5~1/3,在优化收益和计算效率上具有明显优势。
中图分类号:
晏江, 尹鹏, 刘彦, 张文宇, 黄风雷. 联合弹药毁伤复杂面目标瞄准点高效优化算法[J]. 兵工学报, 2025, 46(4): 240172-.
YAN Jiang, YIN Peng, LIU Yan, ZHANG Wenyu, HUANG Fenglei. An Efficient Aiming Points Optimization Algorithm for Joint Missiles Dstroying Area Targets with Complex Shapes[J]. Acta Armamentarii, 2025, 46(4): 240172-.
导弹类型及 瞄准点位 | 瞄准点序号 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | … | 8 | … | 15 | |
导弹类型 | 1 | 2 | … | 2 | … | 1 |
瞄准点位 | 10 | 50 | … | 138 | … | 328 |
表1 待优化变量的编号表示方式示例
Table 1 Examples of numbering representations of variables to be optimized
导弹类型及 瞄准点位 | 瞄准点序号 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | … | 8 | … | 15 | |
导弹类型 | 1 | 2 | … | 2 | … | 1 |
瞄准点位 | 10 | 50 | … | 138 | … | 328 |
导弹类型 | Rdrt/m | Ridt/m | 弹着点分布标准差/m |
---|---|---|---|
1 | 20 | 10 | 7.5 |
2 | 40 | 20 | 15.0 |
表2 所使用导弹毁伤能力
Table 2 Damage capabilities of the missiles used
导弹类型 | Rdrt/m | Ridt/m | 弹着点分布标准差/m |
---|---|---|---|
1 | 20 | 10 | 7.5 |
2 | 40 | 20 | 15.0 |
用例 | 宽/m | 高/m | 面积/m2 | s | |||
---|---|---|---|---|---|---|---|
6 | 8 | 10 | 12 | ||||
1 | 172 | 143 | 12672 | 351 | 200 | 127 | 87 |
2 | 224 | 127 | 20581 | 565 | 328 | 214 | 159 |
3 | 181 | 153 | 13788 | 383 | 218 | 137 | 96 |
4 | 143 | 153 | 15874 | 425 | 247 | 151 | 117 |
5 | 112 | 151 | 6758 | 188 | 104 | 69 | 48 |
6 | 172 | 159 | 14571 | 408 | 228 | 145 | 94 |
表3 所使用的6个测试案例中目标大小及瞄准点候选点位数量统计信息
Table 3 Statistics on target size and number of aiming point candidates in the 6 test cases
用例 | 宽/m | 高/m | 面积/m2 | s | |||
---|---|---|---|---|---|---|---|
6 | 8 | 10 | 12 | ||||
1 | 172 | 143 | 12672 | 351 | 200 | 127 | 87 |
2 | 224 | 127 | 20581 | 565 | 328 | 214 | 159 |
3 | 181 | 153 | 13788 | 383 | 218 | 137 | 96 |
4 | 143 | 153 | 15874 | 425 | 247 | 151 | 117 |
5 | 112 | 151 | 6758 | 188 | 104 | 69 | 48 |
6 | 172 | 159 | 14571 | 408 | 228 | 145 | 94 |
算法 | 瞄准点优化结果 | 毁伤概率二维图 | 毁伤概率三维图 | 优化过程收敛曲线 |
---|---|---|---|---|
EAPOA-annealing | | | | |
EAPOA-greedy | | | | |
SEGA | | | | |
表4 EAPOA与SEGA在测试用例2上优化结果
Table 4 Optimized results of EAPOA and SEGA on test case 2
算法 | 瞄准点优化结果 | 毁伤概率二维图 | 毁伤概率三维图 | 优化过程收敛曲线 |
---|---|---|---|---|
EAPOA-annealing | | | | |
EAPOA-greedy | | | | |
SEGA | | | | |
测试用例 | 采样步长 | EAPOA-annealing | EAPOA-greedy | SEGA | |||
---|---|---|---|---|---|---|---|
毁伤概率 | 时间/s | 毁伤概率 | 时间/s | 毁伤概率 | 时间/s | ||
1 | 6 | 0.868 | 2.35 | 0.868 | 2.56 | 0.861 | 8.20 |
8 | 0.872 | 1.37 | 0.872 | 1.51 | 0.861 | 7.99 | |
10 | 0.863 | 1.19 | 0.867 | 0.99 | 0.858 | 10.29 | |
12 | 0.861 | 0.82 | 0.848 | 0.52 | 0.857 | 8.82 | |
2 | 6 | 0.728 | 8.92 | 0.728 | 5.92 | 0.746 | 16.74 |
8 | 0.738 | 5.84 | 0.733 | 4.14 | 0.720 | 16.60 | |
10 | 0.731 | 1.52 | 0.732 | 1.64 | 0.726 | 10.97 | |
12 | 0.740 | 1.14 | 0.740 | 1.29 | 0.701 | 11.86 | |
3 | 6 | 0.880 | 2.76 | 0.879 | 3.03 | 0.878 | 10.42 |
8 | 0.869 | 1.60 | 0.869 | 2.16 | 0.868 | 8.67 | |
10 | 0.872 | 0.76 | 0.871 | 0.87 | 0.864 | 10.36 | |
12 | 0.871 | 0.56 | 0.871 | 0.44 | 0.861 | 8.00 | |
4 | 6 | 0.801 | 1.94 | 0.801 | 2.21 | 0.789 | 8.79 |
8 | 0.802 | 1.57 | 0.802 | 1.72 | 0.785 | 9.21 | |
10 | 0.797 | 0.70 | 0.797 | 0.54 | 0.785 | 9.03 | |
12 | 0.807 | 0.75 | 0.807 | 0.60 | 0.775 | 9.64 | |
5 | 6 | 0.916 | 1.01 | 0.916 | 1.15 | 0.927 | 7.24 |
8 | 0.929 | 1.67 | 0.929 | 1.93 | 0.924 | 6.20 | |
10 | 0.926 | 0.63 | 0.921 | 0.66 | 0.925 | 6.44 | |
12 | 0.918 | 0.31 | 0.928 | 0.24 | 0.926 | 5.49 | |
6 | 6 | 0.863 | 3.74 | 0.863 | 3.18 | 0.858 | 8.71 |
8 | 0.857 | 1.61 | 0.857 | 1.73 | 0.857 | 7.72 | |
10 | 0.862 | 1.03 | 0.864 | 1.21 | 0.857 | 7.38 | |
12 | 0.856 | 0.91 | 0.857 | 0.92 | 0.852 | 7.93 |
表5 总用弹量为8枚时算法性能对比
Table 5 Comparison of algorithm performances with the total amount of 8 ammunitions
测试用例 | 采样步长 | EAPOA-annealing | EAPOA-greedy | SEGA | |||
---|---|---|---|---|---|---|---|
毁伤概率 | 时间/s | 毁伤概率 | 时间/s | 毁伤概率 | 时间/s | ||
1 | 6 | 0.868 | 2.35 | 0.868 | 2.56 | 0.861 | 8.20 |
8 | 0.872 | 1.37 | 0.872 | 1.51 | 0.861 | 7.99 | |
10 | 0.863 | 1.19 | 0.867 | 0.99 | 0.858 | 10.29 | |
12 | 0.861 | 0.82 | 0.848 | 0.52 | 0.857 | 8.82 | |
2 | 6 | 0.728 | 8.92 | 0.728 | 5.92 | 0.746 | 16.74 |
8 | 0.738 | 5.84 | 0.733 | 4.14 | 0.720 | 16.60 | |
10 | 0.731 | 1.52 | 0.732 | 1.64 | 0.726 | 10.97 | |
12 | 0.740 | 1.14 | 0.740 | 1.29 | 0.701 | 11.86 | |
3 | 6 | 0.880 | 2.76 | 0.879 | 3.03 | 0.878 | 10.42 |
8 | 0.869 | 1.60 | 0.869 | 2.16 | 0.868 | 8.67 | |
10 | 0.872 | 0.76 | 0.871 | 0.87 | 0.864 | 10.36 | |
12 | 0.871 | 0.56 | 0.871 | 0.44 | 0.861 | 8.00 | |
4 | 6 | 0.801 | 1.94 | 0.801 | 2.21 | 0.789 | 8.79 |
8 | 0.802 | 1.57 | 0.802 | 1.72 | 0.785 | 9.21 | |
10 | 0.797 | 0.70 | 0.797 | 0.54 | 0.785 | 9.03 | |
12 | 0.807 | 0.75 | 0.807 | 0.60 | 0.775 | 9.64 | |
5 | 6 | 0.916 | 1.01 | 0.916 | 1.15 | 0.927 | 7.24 |
8 | 0.929 | 1.67 | 0.929 | 1.93 | 0.924 | 6.20 | |
10 | 0.926 | 0.63 | 0.921 | 0.66 | 0.925 | 6.44 | |
12 | 0.918 | 0.31 | 0.928 | 0.24 | 0.926 | 5.49 | |
6 | 6 | 0.863 | 3.74 | 0.863 | 3.18 | 0.858 | 8.71 |
8 | 0.857 | 1.61 | 0.857 | 1.73 | 0.857 | 7.72 | |
10 | 0.862 | 1.03 | 0.864 | 1.21 | 0.857 | 7.38 | |
12 | 0.856 | 0.91 | 0.857 | 0.92 | 0.852 | 7.93 |
测试用例 | 采样步长 | EAPOA-annealing | EAPOA-greedy | SEGA | |||
---|---|---|---|---|---|---|---|
毁伤概率 | 时间/s | 毁伤概率 | 时间/s | 毁伤概率 | 时间/s | ||
1 | 6 | 0.947 | 4.82 | 0.947 | 4.06 | 0.945 | 18.04 |
8 | 0.937 | 1.58 | 0.940 | 1.93 | 0.940 | 14.75 | |
10 | 0.948 | 1.43 | 0.948 | 0.78 | 0.939 | 15.78 | |
12 | 0.942 | 1.04 | 0.940 | 0.83 | 0.940 | 15.46 | |
2 | 6 | 0.868 | 9.54 | 0.844 | 39.46 | 0.851 | 23.22 |
8 | 0.866 | 6.83 | 0.856 | 4.82 | 0.845 | 21.85 | |
10 | 0.859 | 8.34 | 0.859 | 3.41 | 0.853 | 22.04 | |
12 | 0.865 | 4.55 | 0.863 | 3.85 | 0.843 | 20.29 | |
3 | 6 | 0.951 | 15.06 | 0.948 | 4.42 | 0.947 | 17.10 |
8 | 0.948 | 3.62 | 0.951 | 3.82 | 0.943 | 14.74 | |
10 | 0.949 | 1.93 | 0.949 | 2.00 | 0.942 | 12.24 | |
12 | 0.951 | 1.07 | 0.951 | 1.16 | 0.944 | 13.28 | |
4 | 6 | 0.910 | 6.69 | 0.910 | 6.03 | 0.894 | 12.45 |
8 | 0.909 | 2.73 | 0.909 | 1.78 | 0.896 | 10.70 | |
10 | 0.898 | 0.99 | 0.898 | 1.49 | 0.884 | 10.04 | |
12 | 0.904 | 0.81 | 0.902 | 0.90 | 0.893 | 11.34 | |
5 | 6 | 0.979 | 1.84 | 0.975 | 1.22 | 0.976 | 10.18 |
8 | 0.973 | 1.11 | 0.973 | 0.68 | 0.977 | 8.54 | |
10 | 0.972 | 0.42 | 0.968 | 0.94 | 0.973 | 8.29 | |
12 | 0.966 | 0.31 | 0.966 | 0.46 | 0.974 | 7.62 | |
6 | 6 | 0.942 | 3.90 | 0.942 | 5.29 | 0.934 | 11.51 |
8 | 0.941 | 2.20 | 0.944 | 3.65 | 0.933 | 14.06 | |
10 | 0.939 | 2.25 | 0.942 | 2.73 | 0.939 | 11.25 | |
12 | 0.935 | 1.23 | 0.935 | 0.79 | 0.936 | 11.83 |
表6 总用弹量为12枚时算法性能对比
Table 6 Comparison of algorithm performances with the total amount of 12 ammunitions
测试用例 | 采样步长 | EAPOA-annealing | EAPOA-greedy | SEGA | |||
---|---|---|---|---|---|---|---|
毁伤概率 | 时间/s | 毁伤概率 | 时间/s | 毁伤概率 | 时间/s | ||
1 | 6 | 0.947 | 4.82 | 0.947 | 4.06 | 0.945 | 18.04 |
8 | 0.937 | 1.58 | 0.940 | 1.93 | 0.940 | 14.75 | |
10 | 0.948 | 1.43 | 0.948 | 0.78 | 0.939 | 15.78 | |
12 | 0.942 | 1.04 | 0.940 | 0.83 | 0.940 | 15.46 | |
2 | 6 | 0.868 | 9.54 | 0.844 | 39.46 | 0.851 | 23.22 |
8 | 0.866 | 6.83 | 0.856 | 4.82 | 0.845 | 21.85 | |
10 | 0.859 | 8.34 | 0.859 | 3.41 | 0.853 | 22.04 | |
12 | 0.865 | 4.55 | 0.863 | 3.85 | 0.843 | 20.29 | |
3 | 6 | 0.951 | 15.06 | 0.948 | 4.42 | 0.947 | 17.10 |
8 | 0.948 | 3.62 | 0.951 | 3.82 | 0.943 | 14.74 | |
10 | 0.949 | 1.93 | 0.949 | 2.00 | 0.942 | 12.24 | |
12 | 0.951 | 1.07 | 0.951 | 1.16 | 0.944 | 13.28 | |
4 | 6 | 0.910 | 6.69 | 0.910 | 6.03 | 0.894 | 12.45 |
8 | 0.909 | 2.73 | 0.909 | 1.78 | 0.896 | 10.70 | |
10 | 0.898 | 0.99 | 0.898 | 1.49 | 0.884 | 10.04 | |
12 | 0.904 | 0.81 | 0.902 | 0.90 | 0.893 | 11.34 | |
5 | 6 | 0.979 | 1.84 | 0.975 | 1.22 | 0.976 | 10.18 |
8 | 0.973 | 1.11 | 0.973 | 0.68 | 0.977 | 8.54 | |
10 | 0.972 | 0.42 | 0.968 | 0.94 | 0.973 | 8.29 | |
12 | 0.966 | 0.31 | 0.966 | 0.46 | 0.974 | 7.62 | |
6 | 6 | 0.942 | 3.90 | 0.942 | 5.29 | 0.934 | 11.51 |
8 | 0.941 | 2.20 | 0.944 | 3.65 | 0.933 | 14.06 | |
10 | 0.939 | 2.25 | 0.942 | 2.73 | 0.939 | 11.25 | |
12 | 0.935 | 1.23 | 0.935 | 0.79 | 0.936 | 11.83 |
[1] |
|
[2] |
翟成林, 陈小伟. 导弹战斗部打击下目标毁伤评估的研究进展[J]. 含能材料, 2021, 29(2):166-180.
|
|
|
[3] |
侯鹏, 裴扬, 张睿文, 等. 地空导弹破片式打击军机的瞄准点选择方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2023, 49(6):1434-1445.
|
|
|
[4] |
王正元, 李朋飞, 汪民乐. 打击复杂面目标时导弹瞄准点选择优化方法[J]. 战术导弹技术, 2011(5):86-89.
|
|
|
[5] |
周于翔, 舒健生, 郑晓龙, 等. 基于改进遗传算法的多弹混合瞄准点优化[J]. 指挥控制与仿真, 2023, 45(1):68-74.
doi: 10.3969/j.issn.1673-3819.2023.01.012 |
|
|
[6] |
佘维, 马凯, 田钊, 等. 基于改进灰狼优化算法的地面目标最优瞄准点选择方法[J]. 火力与指挥控制, 2023, 48(3):139-145.
|
|
|
[7] |
|
[8] |
汪民乐, 房茂燕. 导弹对面积目标射击效能的智能优化算法[J]. 弹道学报, 2014(1):45-49.
|
|
|
[9] |
王刚, 段晓君, 王正明. 子母弹攻击复杂多区域面目标瞄准点选取方法[J]. 弹道学报, 2009, 21(2):27-30.
|
|
|
[10] |
李新其, 李红霞, 邱艳粉. 基于SEA的常规导弹封锁机场跑道作战效能分析的系统建模和解析[J]. 弹道学报, 2023, 35(1):94-102.
doi: 10.12115/j.issn.1004-499X(2023)01-013 |
|
|
[11] |
|
[12] |
张高瑜, 刘新学, 郭飞帅. 基于PSO-AFSA算法的典型集群目标瞄准点选择[J]. 火力与指挥控制, 2012, 37(11):116-119.
|
|
|
[13] |
薛辉, 王源, 张天鹏, 等. 随机组合约束下的联合火力打击弹药需求预测模型[J]. 兵工学报, 2019, 40(8):1716-1724.
doi: 10.3969/j.issn.1000-1093.2019.08.022 |
doi: 10.3969/j.issn.1000-1093.2019.08.022 |
|
[14] |
菅鲁京, 李运泽, 张加迅, 等. 考虑模糊推理及蒙特卡洛方法的毁伤评估研究[J]. 航空兵器, 2018(6):78-83.
|
|
|
[15] |
刘国国, 王鹏辉, 周旭宜. 导弹圆周概率误差的仿真评估[J]. 电子质量, 2019(6):29-31.
|
|
|
[16] |
李烨, 郑纯, 马长胜, 等. 基于拦截效率最大化的高功率微波武器系统与中近程防空武器协同作战目标分配模型[J]. 兵工学报, 2023, 44(11):3489-3497.
doi: 10.12382/bgxb.2022.0845 |
doi: 10.12382/bgxb.2022.0845 |
|
[17] |
|
[18] |
王力超, 乔勇军, 李永胜, 等. 目标毁伤评估方法研究[J]. 舰船电子工程, 2020, 40(5):116-120.
|
|
|
[19] |
|
[20] |
|
[21] |
|
[22] |
|
[23] |
|
[24] |
|
[25] |
|
[26] |
|
[27] |
Geatpy: the genetic and evolutionary algorithm toolbox with high performance in python[EB/OL].(2020-05-10) [2024-07-03]. https://www.geatpy.com/.
|
[28] |
|
[1] | 侯鹏, 葛玉雪, 裴扬, 岳源, 艾俊强. 基于毁伤评估结果的无人机对地攻击任务分配方法[J]. 兵工学报, 2025, 46(2): 240212-. |
[2] | 张思维, 张鹏程, 王子, 彭文联, 谈玲华, 张兴高. 温压炸药配方及毁伤评估研究进展[J]. 兵工学报, 2024, 45(S1): 147-160. |
[3] | 徐艺博, 颜佳润, 曾志文, 吕云霄, 冯世如, 卢惠民. 无通信条件下基于视觉毁伤评估的弹群对地目标自主攻击决策[J]. 兵工学报, 2024, 45(12): 4435-4450. |
[4] | 柏准, 胡玉涛, 钱秉文, 姚杭, 李献, 郭学康. 多次内爆炸荷载下剪力墙累积毁伤破坏试验[J]. 兵工学报, 2023, 44(S1): 50-58. |
[5] | 吴玲, 王丕琨, 卢发兴. 基于预定毁伤概率的悬浮式深弹使用方法[J]. 兵工学报, 2023, 44(4): 1217-1224. |
[6] | 刘文思, 陆越, 周庆飞, 程素秋. 鱼雷近场爆炸复杂载荷及对舰船毁伤模式[J]. 兵工学报, 2021, 42(4): 842-850. |
[7] | 娄文忠, 苏子龙, 汪金奎, 刘伟桐, 赵飞. 弹载图像探测器广域协同探测算法[J]. 兵工学报, 2021, 42(11): 2388-2395. |
[8] | 张浩宇, 张树凯, 程立, 李元, 温玉全, 张郑伟. 杀伤爆破战斗部起爆方式对地面目标杀伤威力的影响[J]. 兵工学报, 2021, 42(11): 2300-2309. |
[9] | 孙海文, 谢晓方, 孙涛, 庞威. 改进型布谷鸟搜索算法的防空火力优化分配模型求解[J]. 兵工学报, 2019, 40(1): 189-197. |
[10] | 昝翔, 陈春良, 张仕新, 王铮, 刘彦. 多约束条件下战时装备维修任务分配方法[J]. 兵工学报, 2017, 38(8): 1603-1609. |
[11] | 曲婉嘉, 徐忠林, 张柏林, 刘颖. 基于贝叶斯网络云模型的目标毁伤评估方法[J]. 兵工学报, 2016, 37(11): 2075-2084. |
[12] | 卢发兴, 贾正荣, 吴玲, 余戌瞳. 未来空域窗弹丸瞄准点配置方法[J]. 兵工学报, 2015, 36(8): 1541-1545. |
[13] | 陶德进, 史慧敏, 王军, 薄煜明, 郭治. 基于共有分量分解的速射火炮毁伤概率计算模型[J]. 兵工学报, 2012, 33(11): 1358-1363. |
[14] | 吴正龙, 赵忠实. 基于自适应模糊神经网络系统的射击毁伤评估模型研究[J]. 兵工学报, 2012, 33(11): 1352-1357. |
阅读次数 | ||||||
全文 |
|
|||||
摘要 |
|
|||||