舰艇编队空中威胁评估：遗传算法与模糊层次分析

"这篇论文是2013年由巫银花、陈勇、张剑和吴涛发表在海军指挥学院海战实验室的研究成果，探讨了如何利用遗传算法解决舰艇编队空中目标威胁评估的问题。文章提出了一个新的方法，通过模糊评价矩阵构建层次分析法（AHP）的判断矩阵，然后应用遗传算法来检验和修正判断矩阵的一致性，并对威胁进行综合评估和排序。实证分析显示，该方法具有简便、通用的特点，计算结果客观且稳定。" 在舰艇编队的防御策略中，空中目标威胁的评估是一项关键任务，它直接影响到舰艇的安全和战术决策。传统的威胁评估方法可能无法全面、精确地考虑到各种复杂因素。本研究引入了层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP），这是一种多准则决策分析工具，能够处理定性和定量信息，将复杂问题分解为多个层次和子问题，以便于决策。 在AHP中，判断矩阵用于表示不同指标之间的相对重要性。论文创新性地提出，直接依据单个评价指标的相对隶属度来构建判断矩阵，这使得指标权重的确定更为直接和科学。然而，判断矩阵可能存在不一致性，即判断矩阵的行向量并不完全一致，这可能会影响评估结果的准确性。为了解决这一问题，论文采用了遗传算法，这是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，能有效搜索全局最优解，用于检验和修正判断矩阵的一致性。 遗传算法通过编码、初始化种群、选择、交叉和变异等步骤，迭代寻找满足一致性的判断矩阵，同时计算出各评价指标的权重。这种方法的优势在于其全局搜索能力和并行处理特性，能够在大量解决方案中找到近似最优解，提高了评估的精度和稳定性。 通过实例分析，研究证明了所提出的AHP-模糊综合评价模型结合遗传算法的方法在舰艇编队空中目标威胁评估中具有较高的实用价值。该方法不仅简化了评估过程，而且由于考虑了模糊性和不确定性，使得结果更加客观，适用于各种复杂情况，有助于提升舰艇编队对抗空中威胁的能力。 关键词：层次分析法、遗传算法、威胁评估、模糊综合评价、舰艇编队 该研究为舰艇防御策略提供了新的理论支持和技术手段，对于提升海军作战效能和舰艇安全具有重要意义。未来的研究可能进一步扩展到其他复杂战场环境，或者结合其他优化算法以提高评估效率。