IAFSA-IHS算法：提升空战中静态武器目标分配效率

本文探讨了在现代空战中至关重要的静态武器目标分配（WTA）问题，这是一个涉及如何有效地分配有限的武器资源以打击敌方目标，同时保持己方损失最小的问题。随着武器成本的迅速增长，对WTA模型的需求愈发迫切，因为这关系到作战效率和资源利用效率。传统的决策制定过程往往需要权衡多个因素，如目标的优先级、武器的性能、战场环境等。 针对这一挑战，研究人员提出了一个创新的算法——改进人工鱼群算法与改进和谐搜索算法的结合（IAFSA-IHS）。人工鱼群算法（AFSA）是一种模拟自然界中鱼群觅食行为的优化算法，它通过模仿鱼类之间的信息交流和协作来搜索最佳解决方案。而改进和谐搜索算法（IHS）则进一步提升了AFSA的性能，通过改进搜索策略和参数调整，使得算法在解决复杂问题时更具效率。 IAFSA-IHS算法的关键在于其迭代过程中，通过模仿鱼群的行为动态调整搜索策略，同时借鉴了和谐搜索的全局优化特性，能够在广阔的搜索空间中找到接近最优的目标分配方案。这种方法在解决WTA问题时，不仅能够找到最优的武器分配，还能尽可能地降低目标被击落的可能性，从而减少武器消耗。 作者通过数值仿真实验验证了IAFSA-IHS算法的有效性。实验结果显示，该算法在处理实际空战场景中的WTA问题时，展现出了显著的优势，不仅在寻找最优解的速度上表现出色，而且在解决动态、不确定的战斗环境中也能够提供稳定的决策支持。这对于提高空战的生存能力、战术灵活性以及整体作战效能具有重要意义。 总结来说，本文的核心贡献是提出了一种结合了人工鱼群和改进和谐搜索的算法来解决空战中的WTA问题。这种新颖的方法在当前军事背景下具有很高的实用价值，有助于提升空战中的决策科学性和战术优势。