一種基於多目標進化方法的多彈協同航路計算方法

2023-04-30 01:31:46 3

專利名稱：一種基於多目標進化方法的多彈協同航路計算方法
技術領域：
本發明屬於任務規劃技術領域，具體涉及一種基於多目標進化方法的多彈協同航路計算方法。
背景技術：
航路規劃是任務規劃系統的核心之一，其核心內容是在初始點和目標點之間選擇滿足一系列約束條件的點，並且在約束條件下對其優化，得到一條優化航路，從某種意義上講，就是使明確的目標與各種限制函數相匹配的優化問題。飛彈航路規劃的目的是利用地理信息和戰場環境信息，在滿足各種約束條件的前提下，規劃飛彈的飛行航路，使得飛彈的特定評價指標達到最優，從而提高飛彈的作戰效能。在針對飛彈的航路規划過程中，需要了解和掌握諸如規劃區域的地理信息、敵我雙方的位置坐標和運動情況、敵方的防空火力分布、武器的性能等多方面的信息。將這些信息結合飛彈自身的約束進行航路規劃，是一個複雜的多目標非線性尋優問題，其計算量大， 計算過程非常複雜。另外，現代戰爭的防空技術日益發展，要出色完成作戰任務，進行可靠性打擊，還需要對同一具有防空設施的目標實施多波次攻擊、飽和攻擊等等。在多波次攻擊中，航路規劃必須協調各波次之間的攻擊時差；在飽和攻擊中，航路規劃必須協調各枚飛彈設定的攻擊時間。如何為每一枚飛彈生成有效的航路，並調整各枚飛彈的航路航程以協調其打擊目標的時間，是完成攻擊任務的前提條件之一。目前，常用的航路規劃方法有Voronoi圖法、柵格法、數學規劃方法、人工勢場法和遺傳算法等等。Voronoi圖法其基本原理是將環境空間劃分為若干個區域，每個區域內只包含一個障礙物的邊界，並且環境空間任意一點到本區域內障礙物邊界的距離比到其它區域內障礙物邊界都短，在由區域邊界組成的從起始點到目標點之間的集合當中搜索出一條最短路徑，這條路徑的優點在於即使產生位置誤差，移動機器人也不會碰撞障礙物，相對比較安全。其缺點是規劃出來的航路過於接近障礙物，而且誤差較大。柵格法的主要思想是將飛行器的環境空間分解成一系列具有二進位信息的柵格單元，多數使用四叉樹或八叉樹方法。其中主要的劃分方法是每個柵格單元都記錄了環境空間信息，有障礙物的地方累積值比較高，因此環境空間信息可被量化為具有一定解析度的柵格。通過優化搜索策略，飛行器就會在這些柵格當中避開障礙並完成航路規劃。柵格法在環境空間的表達上具有一致性、規範性和簡單性，但是沒有考慮到環境本身的分布特點，依賴於對精度的要求，搜索具有盲目性，當環境複雜時，搜索空間會相當的大，算法效率很低。數學規劃方法通常將避障問題表示成一系列不等式約束，這樣，路徑規劃問題就可以表示成帶有約束條件的最優化問題。這類方法的一大優點就是除了距離和障礙之外， 還可以綜合考慮多種與路徑相關的其他要素，如路徑的安全性、可執行性等。由於該最優化問題通常是非線性的，並且帶有多個不等式約束，一般需用數字方法進行求解。數學規劃方法用於求解路徑規劃一般計算量都很大，而且受局部最小值的影響，通常只用於局部路徑規劃。人工勢場法的基本思想是將移動機器人在環境空間中的運動視為一種虛擬人工受力場中的運動。目標點對機器人產生引力，而障礙物對其產生斥力。由引力和斥力產生勢場，機器人在勢場中受到抽象力的作用下，能夠規避障礙物。該方法結構簡單，易於實現， 在處理未知環境信息下的動態路徑規劃方面得到了廣泛應用，但是這種方法容易陷入局部最優，產生死鎖現象，即在相近障礙物之間不能發現路徑，在障礙物前面容易發生震蕩。遺傳算法是以遺傳機制和自然選擇等生物進化理論為基礎，通過數學和計算機模擬生物進化的過程。其基本思想是將路徑規劃中的各個路徑點構建為以編碼形式存在的個體，這些個體組成了一個種群。通過建立適應度函數，在種群當中進行選擇、交叉和變異等遺傳操作，經過若干代的進化，直到最後產生滿足期望的子代，然後輸出最優良的個體。 遺傳算法的優勢在於它採用並行方式處理多點搜索問題，克服了其他單點搜索算法容易陷入局部最優的缺陷，適用於全局路徑規劃，容易搜索到全局最優解。其缺點是遺傳因子和控制參數難以決策，算法可能容易出現過早收斂和停滯現象。因此，以上這些算法應用於飛彈航路規劃仍有很多有待解決的問題。且其大都是針對單一一枚飛彈的規劃，沒有從多彈協同的角度考慮。因此，以上這些算法均不能有效地從實際意義上解決針對多彈協同航路規劃的問題。

發明內容
針對現有技術中存在的問題，本發明提出一種基於多目標進化方法的多彈協同航路計算方法，針對多目標進化算法採用群體搜索策略，僅使用基於目標函數值評價信息，具有隱並行性、並行計算的特點；結合規劃區域的地理信息、敵我雙方的位置坐標和運動情況、地方的防空火力分布、武器的性能等多方面的信息，設計了一種基於多目標進化算法的多彈協同航路規劃方法。本發明中提供的方法區別於現有方法的顯著特徵在於其一，將多目標進化算法應用於解決多彈協同航路規劃問題，很好地利用了多目標進化算法的全局搜索與並行計算能力；其二，在環境建模時，提出了一種採用垂直於發射點與目標點連線的平行線將規劃環境等份分割的環境建模方法，簡稱平行等分法。將部分目標函數的約束引入其中，從而簡化了多目標進化算法在進化計算中的約束，有利於縮短進化計算時間，提高進化效率；其三，本發明針對多彈進行協同規劃，異於傳統的針對單一一枚彈進行航路規劃。 在規劃中充分考慮多彈之間的空間衝突關係和攻擊到達時間關係，有利於實現同時對多個敵方目標進行設定時間攻擊、對某個敵方目標進行飽和攻擊等，提高攻擊效率。本發明公開了一種基於多目標進化算法的多彈協同航路計算方法，主要包括以下幾個步驟步驟一對飛彈航路進行編碼並定義飛彈的機動特性；步驟二根據敵我雙方艦船所在地理位置，確定一個能包含敵我雙方艦船的正四邊形規劃區域，結合規劃區域的環境和敵我雙方艦船的運動和火力分布情況，對環境進行建模，採用垂直於飛彈發射點與目標點連線的多條平行線將飛彈發射點與目標點之間的連線從發射點開始等距離分割，相鄰兩平行線之間的距離為Length_Min，規劃區域環境的障礙物分為島嶼與敵我雙方艦船；島嶼簡化成用一系列經緯度點表示的多邊形禁飛區；以艦船所在位置為圓心，以威脅半徑為半徑的圓形禁飛區表示其位置，艦船的航行速度用圓形禁飛區的圓心的移動速度來表徵，再將圓形禁飛區擴展成與圓相切的正四邊形禁飛區；步驟三生成航路初始種群P1, P2, . . . Pn。對規劃環境採用垂直於發射點和目標點的多條平行線等距分割法建模，穿過發射點的平行線為第一條平行線，而第一條平行線與第二條平行線之間的航路為第1段航路， 若i表示第i段航路，相鄰兩平行線之間的距離為Length_Min，第i段航路方位角與第i_l 條平行線方位角的差角為α i，在發射點至目標點之間的各條平行線上各取一個點作為航路點，將發射點、各條平行線上的各個航路點以及目標點相連接，確定一條航路；若某個航路上的第i個航路點坐標為(Xi，yi)，第i個航路點至第i+Ι個航路點的方位角和距離分別為 Bnglei 和 Iengthi,則有Bnglei = S_G_Angle-90° +QiIengthi = Length_Min/sin α j根據文森特公式，由目標點依次求出一條航線上各個航路點的經緯度坐標，改變第i個航路點至第i+Ι個航路點的方位角值anglei，改變α 」確定下一個航路點的經緯度坐標，對應生成一條不同的航路，選取m個不同的α i值生成m條不同的航路，組成一個初始種群，共生成η個航路初始種群P1, P2, ... Pn ；步驟四對航路初始種群P1, P2, ... Pn分別進行進化操作，產生新一代航路種群， 進化操作方法有交叉、變異和平滑；步驟五計算新一代航路種群中每個種群中每個航路的適應度值，去掉適應度差的航路，保留每個種群中適應度最優的航路，得到適應度最優的航路種群P' 」 P' 2，...ρ' η，採用針對航路個體適應度的評價函數對每個種群中的航路進行評價；航路個體的適應度評價函數f(m)為f(m) = δ dD (m) + δ sS (m) + δ cC (m) ；(5)其中，D(m)表示一條航路的總航程，S(m)表示航路的平滑度，C(m)表示航路的安全程度；S d、δ3> δ。分別表示航程、平滑度、安全程度在適應度函數中的權重；f(m)越小， 航路個體越優；其中各個參數定義與計算公式分別為
權利要求
1. 一種基於多目標進化算法的多彈航路規劃方法，其特徵在於包括以下幾個步驟 步驟一對飛彈航路進行編碼並定義飛彈的機動特性；步驟二 根據敵我雙方艦船所在地理位置，確定一個能包含敵我雙方艦船的正四邊形規劃區域，結合規劃區域的環境和敵我雙方艦船的運動和火力分布情況，對環境進行建模， 採用垂直於飛彈發射點與目標點連線的多條平行線將飛彈發射點與目標點之間的連線從發射點開始等距離分割，相鄰兩平行線之間的距離為Length_Min，規劃區域環境的障礙物分為島嶼與敵我雙方艦船；島嶼簡化成用一系列經緯度點表示的多邊形禁飛區；以艦船所在位置為圓心，以威脅半徑為半徑的圓形禁飛區表示其位置，艦船的航行速度用圓形禁飛區的圓心的移動速度來表徵，再將圓形禁飛區擴展成與圓相切的正四邊形禁飛區； 步驟三生成航路初始種群P1, P2, ... Pn 對規劃環境採用垂直於發射點和目標點的多條平行線等距分割法建模，穿過發射點的平行線為第一條平行線，而第一條平行線與第二條平行線之間的航路為第1段航路，若i表示第i段航路，相鄰兩平行線之間的距離為Length_Min，第i段航路方位角與第i_l條平行線方位角的差角為α i，在發射點至目標點之間的各條平行線上各取一個點作為航路點，將發射點、各條平行線上的各個航路點以及目標點相連接，確定一條航路；若某個航路上的第 i個航路點坐標為(Xi，Yi)，第i個航路點至第i+Ι個航路點的方位角和距離分別為anglei 和length」則有Bnglei = S_G_Angle-90° +Qi Iengthi = Length_Min/sin α i根據文森特公式，由目標點依次求出一條航線上各個航路點的經緯度坐標，改變第i 個航路點至第i+Ι個航路點的方位角值anglei，改變α」確定下一個航路點的經緯度坐標， 對應生成一條不同的航路，選取m個不同的α i值生成m條不同的航路，組成一個初始種群， 共生成η個航路初始種群P1, P2, ... Pn ；步驟四對航路初始種群P1, P2, ...Pn分別進行進化操作，產生新一代航路種群，進化操作方法有交叉、變異和平滑；步驟五計算新一代航路種群中每個種群中每個航路的適應度值，去掉適應度差的航路，保留每個種群中適應度最優的航路，得到適應度最優的航路種群P' ι;Ρ' 2，...Ρ' η， 採用針對航路個體適應度的評價函數對每個種群中的航路進行評價； 航路個體的適應度評價函數f(m)為f (m) = δ dD (m) + δ sS (m) + δ cC (m) ；(5)其中，D(m)表示一條航路的總航程，S(m)表示航路的平滑度，C(m)表示航路的安全程度；S d、δ s、δ。分別表示航程、平滑度、安全程度在適應度函數中的權重；f (m)越小，航路個體越優；其中各個參數定義與計算公式分別為
2.根據權利要求1所述的一種基於多目標進化算法的多彈航路規劃方法，其特徵在於所述的步驟一中對飛彈航路進行編碼具體為飛彈的航路由一組有序的導航點組成， 每個導航點包含該點的經緯度值信息，導航點編碼routejode為routejode = {χ, y, angle}；其中，x，y分別表示該導航點的經緯度坐標，採用實數編碼；angle表示該導航點與下一導航點的方位角；航路編碼missile_route為missile_route = {listroute_list, fitness_value, route_length, feasible_flag, sum_turn_angle, . . . }其中，listroute_list 為該航路的導航點鍊表集信息，fitness_valu為航路適應度值，route_length為航路的總長度， feasible_flag為航路是否可行的標誌量，sum_turn_angle為航路的總拐彎角。
3.根據權利要求1所述的一種基於多目標進化算法的多彈航路規劃方法，其特徵在於所述的步驟一中飛彈的機動特性的包括①方位角以正北方向為0度方位角，順時針方向方位角為正，取值範圍為
；②航路允許的最大拐彎角Angle_Max；③航路允許的最小航路段距離Length_Min；④航路允許的最大航程Route_Length_Max；⑤航路允許的最大拐彎點個數Route_NodeNum_Max；⑥相鄰兩條航路的最小間隔距離=Dmin；發射要求的最小間隔時間At。
4.根據權利要求1所述的一種基於多目標進化算法的多彈航路規劃方法，其特徵在於所述的步驟四中交叉、變異和平滑具體為(1)交叉採用雙點交叉，在初始種群中任意選取兩條航路作為母體，在兩個母體上分別隨機選取兩個航路點作為交叉點，發射點與目標點除外，將兩條航路分別從交叉點斷開成兩個部分，然後第一個母體的第一部分與第二個母體的第二部分組合，第一個母體的第二部分與第一個母體的第一部分組合，從而生成兩條新的航路；(2)變異針對航路初始種群內部進化設計三種變異方法刪除變異從航路個體即任意一條航路中隨機刪除一個導航點，發射點與目標點除外， 生成一條新的航路；擾動變異改變航路個體中某個導航點的坐標，針對導航點是否在障礙物內或者連接該點的前後兩段航路是否和障礙物相交，設置不同的擾動範圍，具體為以選中的某導航點為圓心，以r為半徑畫圓，擾動區域選遠離障礙物的半圓區域，如果該導航點在障礙物內，r 取該導航點到此障礙物最遠頂點的距離，如果該點不在障礙物內，r取航路允許的最小航路段距離的 1/5，l/5Length_Min ；二點變異選擇航路個體即任意一條航路中相鄰兩個導航點，發射點與目標點除外，重新生成兩個導航點，替換選中的兩個導航點，參照生成初始種群中航路的方法，分別改變選中點對應的第i段航路方位角與第i_l條平行線方位角的差角α i的值，生成兩個新的航路點，替換選中的導航點；(3)平滑平滑算子針對飛彈的最大拐彎角設計，通過平滑操作實現航路轉彎角小於航路允許的最大拐彎角Angle_Max，航路轉彎角的取值為(Angle_MaX-30° )，第i段航路方位角與第i_l條平行線方位角的差角、取值在
之間，當、取值越趨於0度或者180度時候，該航路點的拐彎角越大，而越趨於[110，145]，該航路點拐彎角越小，改變 α i的值來使對應該航路點拐彎角變小，實現航路的平滑。
5.根據權利要求1所述的一種基於多目標進化算法的多彈航路規劃方法，其特徵在於所述的步驟六中種群間航路距離擾動變異、航路航程擾動變異和平滑變異具體為(1)種群間航路距離擾動變異針對航路集合Q中任意兩條航路的距離必須大於最小值Dmin，對航路集合Q中航路距離小於此值兩條航路的最接進處進行微調，若第一條航路與第二條航路最接近處的航路點分別為A與B，航路點A、B都可沿這點的前後兩航路段移動， 航路點A在第一條航路上移動時，必定有一個方向是遠離第二條航路的方向，同理，航路點 B在第二條航路上移動時，必定有一個方向是遠離第一條航路的方向，將航路點A、B按照遠離彼此所在航路的方向移動，使其距離分開，至兩條航路之間的最小距離大於最小值Dmin， 則完成變異操作，形成新的航路；(2)航路航程擾動變異針對飛彈前後兩條航路的發射時間間隔必須大於最小值At， 對飛彈先後發射的兩條航路，確定其發射時間後，要求其發射時間間隔需不小於八U若不滿足，需調整其中一條航路的航程，由生成初始種群航路的方法可知，改變第i段航路方位角與第i_l條平行線方位角的差角Qi,既可得到不同的航路點，而Cii取值在
之間，當α i取值越趨於0度或者180度時候，該航路點的拐彎角越大，航路航程越大，而越趨於[110，145]時，該航路點拐彎角越小，航路航程越小，則改變任意航路點對應的、的值， 使航路航程變大，使其滿足條件；(3)平滑變異在導航點相鄰的兩個航路段上分別插入新導航點，新插入的導航點連線平行於變異點先前兩相鄰相導航點的連線，同時刪除原導航點，實現航路的平滑，同時也減短了路徑的總長度。
全文摘要
本發明提出一種基於多目標進化方法的多彈協同航路計算方法，屬於任務規劃技術領域，具體包括對飛彈航路進行編碼並定義飛彈的機動特性、對規劃區域進行建模、生成航路初始種群、對航路初始種群進行進化操作產生新一代航路種群、對新一代航路種群進行評價，航路集合Q、對種群間的航路集合Q進行進化操作得到新一代航路集合Q′、得到新一代航路集合Q′進行評價、判斷是否滿足協同條件等幾個步驟。本發明摒棄了傳統針對單一的一枚飛彈進行航路規劃模式，而是對多彈進行協同規劃。在規劃中充分考慮多彈之間的空間衝突關係和攻擊到達時間關係，有利於實現同時對多個敵方目標進行設定時間攻擊、對某個敵方目標進行飽和攻擊等，提高攻擊效率。
文檔編號G06N3/12GK102436604SQ20111026546
公開日2012年5月2日 申請日期2011年9月8日 優先權日2011年9月8日
發明者劉廠, 張振興, 李剛, 沈志峰, 趙玉新, 陳明, 高峰 申請人:哈爾濱工程大學