武警捕殲戰(zhàn)斗兵力分配問題的多目標優(yōu)化模型與算法.pdf

1、武警捕殲戰(zhàn)斗是武警部隊依法緝捕、殲滅犯罪分子的一種戰(zhàn)斗行動。如何分配好兵力，使得在戰(zhàn)斗結(jié)束后捕殲對象威脅度降低，使其就地伏法，減少裝備和人員消耗是捕殲戰(zhàn)斗研究的重點之一。
　　 多目標進化算法是借鑒生物選擇和進化機制發(fā)展起來的一種智能、啟發(fā)式算法。多目標進化算法實質(zhì)就是要從所有可能的解中找到最合理、最可靠的使目標函數(shù)同時達到最優(yōu)的解。對多目標進化算法及其應用研究是目前智能計算的研究熱點之一。
　　 論文介紹了多目標進化算

2、法及捕殲戰(zhàn)斗兵力分配研究的現(xiàn)狀和發(fā)展，在此基礎(chǔ)上建立了多目標武警捕殲戰(zhàn)斗兵力分配模型，針對該模型設(shè)計了一個新的算法，并與經(jīng)典多目標進化算法的求解結(jié)果進行了對比分析。本文主要工作如下：
　　 第一、對捕殲戰(zhàn)斗中兵力分配的各項因素進行了分析，定義了捕殲對象的威脅度，建立了捕殲對象的威脅估計值，我方毀傷概率，彈藥消耗三個目標最小的多目標優(yōu)化模型；利用已有基于分解的多目標進化算法(A Multi-objectiveEvolutionar

3、y Algorithm Based on Decomposition)對模型進行了求解。
　　 第二、由于利用MOEA/D求解本模型時，Tchebycheff方法不能找到更多ParetoFront界面邊界上的點，因此將MOEA/D算法做了進一步的改進。設(shè)計了一個新的選擇算子，把用Tchebycheff逼近改為用橢圓逼近，得到了一個新的算法-基于橢圓逼近的MOEA/D算法。最后和原MOEA/D算法結(jié)果進行了比較，數(shù)值結(jié)果表明了本算