优化火力分配：基于改进SPEA2算法的多目标模型研究

“这篇论文探讨了基于改进SPEA2算法的火力分配问题，旨在解决军事行动中的多目标优化挑战。火力分配是决定战斗成效的关键因素，涉及到如何有效地分配武器资源以实现最大破坏效果并减少自身损失。传统的单目标优化模型可能无法充分反映实际情况，因此论文转向多目标优化模型。SPEA2（Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2）是一种用于多目标优化问题的进化算法，但其在处理火力分配问题时存在收敛速度慢和Pareto前沿分布不均匀的问题。为此，作者提出将近邻传播算法融入SPEA2，以改善算法的多样性保持策略，提高算法性能。实验证明，改进后的SPEA2算法在多目标火力分配问题上表现出更好的收敛性和Pareto前沿的均匀性，验证了模型的合理性和算法的有效性。” 在本文中，作者首先强调了火力分配问题的重要性，它是一个典型的目标分配问题，直接影响战斗结果。传统方法，如遗传算法和蚁群算法，被用于建立和求解单目标优化模型。然而，这些方法在面对涉及多个相互冲突目标的实际问题时显得不足。多目标优化模型更能够真实地反映出决策者需要同时考虑的因素，如攻击效益、武器消耗和自我保护。 SPEA2是一种强大的进化算法，专门设计用于处理多目标优化问题，它通过保留多样性的解来寻找Pareto最优解集。然而，SPEA2在解决火力分配问题时，可能会遇到收敛速度慢和Pareto前沿不均匀的问题。为了解决这些问题，作者创新性地引入了近邻传播算法，这有助于改进SPEA2的多样性策略，加速收敛过程并优化Pareto前沿的质量。 通过一系列实验，作者证明了改进后的SPEA2算法在解决多目标火力分配问题上的优势，与标准SPEA2相比，它在收敛性和Pareto前沿均匀性方面有显著提升。这些实验结果为模型的合理性提供了实证支持，同时也证实了所提出的算法在解决复杂军事优化问题时的有效性。 这篇论文贡献了一个适用于多目标火力分配问题的优化算法，这将有助于军事规划者做出更全面、更合理的决策，同时为多目标优化领域的研究提供了一个新的视角和方法。