综合防空火力智能优化：改进分配模型与深度优先搜索策略

在现代军事战术中,综合防空火力分配是一个关键环节,它直接影响到战场反应速度和作战效果。传统的火力分配模型往往忽视了射击有利度、飞临时间和威胁度等因素的重要性,这可能导致火力资源的浪费和作战时机的延误。为了克服这些问题,孙海文、谢晓方、庞威、孙涛和王诚成等人在《控制与决策》期刊上发表了一篇论文,提出了基于改进火力分配模型的综合防空火力智能优化分配方法。 该研究首先构建了一个新的综合防空火力分配模型,该模型充分考虑了射击效能的多个维度,包括射击有利度（衡量打击效果的可能性）、飞临时间（目标到达的时间窗口）和威胁度（目标的紧迫性和重要性）。这种模型旨在更精确地评估和优化火力资源的使用，确保在资源充足的情况下，既能最大化击落目标的概率，又能快速响应并把握最佳时机。 论文的核心贡献是提出了一种名为PMPCSA（基于深度优先搜索预处理的多种群并行布谷鸟搜索算法）的方法。PMPCSA首先利用Prolog智能规划语言构建目标-火力节点-制导节点的匹配规则库，通过深度优先搜索策略快速生成初步的可行方案，这个过程减少了搜索空间，提高了计算效率。接着，采用多种群并行布谷鸟搜索算法对这些预处理方案进行深入搜索，这种并行优化搜索策略使得算法在保持全局探索能力的同时，也能更好地发掘局部最优解，从而提升算法的寻优效率。 实验结果显示，改进后的综合防空火力分配模型相较于传统方法具有明显优势，能够有效避免火力资源的浪费，并缩短了反应时间。此外，PMPCSA算法表现出良好的全局探索与局部开发平衡，既保证了较高的收敛速度，又增强了全局优化性能。 该研究对于防空指挥系统和武器系统设计具有实际应用价值，特别是在面对复杂多变的战场环境时，智能优化分配方法能够提供更为灵活和高效的火力支援策略。未来的研究可以进一步拓展到考虑实时信息更新和动态目标行为的实时火力分配问题，或者探索结合机器学习技术来进一步增强算法的自适应性和预测能力。