C4ISR系统优化配置：多目标遗传算法的应用

"复杂大系统体系装备的优化配置 (2008年) - 北京工业大学学报" 在复杂大系统，特别是C4ISR（Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance and Reconnaissance）体系中，优化配置是确保系统效能的关键环节。C4ISR系统涉及信息感知、电子对抗、指挥控制和网络通信等多个子系统，它们共同作用以实现战场信息的全面掌握和高效利用。 本研究针对C4ISR的体系结构，提出了一个基于数学建模和多目标遗传算法的优化配置方法。首先，对每个子系统进行了详细的数学建模，包括信息感知子系统（负责预警探测），电子对抗子系统（用于干扰和防御敌方电子设备），指挥控制系统（协调和指导作战行动），以及网络通信子系统（确保信息的快速传递）。这些模型反映了各子系统在实际操作中的性能和功能需求。 接着，研究人员引入了多目标遗传算法，这是一种在多目标优化问题中寻找非劣解的有效工具。传统方法如加权法和约束法在处理此类问题时可能面临权衡困难，而多目标遗传算法则能够同时考虑多个目标，生成一组非劣解，即Pareto最优解。这种方法的优势在于它无需预先确定权重，而是通过模拟自然选择和遗传机制来逐步接近最优解决方案。 在具体实施过程中，多目标遗传算法被应用于分层次的体系性能配置模型。这个模型允许在不同层次上对系统进行配置，以实现整体性能的最大化。通过仿真验证，该方法在C4ISR体系配置中表现出良好的可行性和有效性，能够为实际系统配置提供有价值的参考和依据。 这项研究为复杂大系统，尤其是军事和国防领域的C4ISR系统，提供了理论基础和实用工具，有助于在有限资源下实现系统性能的最大化。这种方法对于提升系统的综合效能，提高决策效率，以及适应未来战争环境的变化具有重要意义。