未来中远距协同空战多目标攻击决策与并行分布遗传算法

"未来中远距协同空战多目标攻击决策研究" 本文主要探讨了未来中远距协同空战中多目标攻击的决策问题。随着战斗机技术的不断发展，空战形态正朝着更复杂、更依赖于协同作战的方向演进。作者常一哲等人针对这一趋势，提出了一种基于"先敌发现、先敌发射、先敌摧毁"能力的空战态势分析模型。该模型旨在通过量化这些关键能力，来评估和预测战斗中不同战机在协同攻击中的效能。 在模型构建的基础上，文章进一步引入了一种创新的算法——并行分布遗传算法，该算法结合了并行遗传算法和分布估计算法的优点。并行分布遗传算法在处理多目标攻击决策时，能有效地解决复杂优化问题，提高决策效率，确保在实时战斗环境中快速生成最优攻击策略。通过具体的算例仿真，证明了所提出的空战态势分析模型和算法在描述未来中远距多机协同空战场景时具有较高的准确性，并且算法的可行性和实时性能满足实际需求。 关键词中的"中远距空战"指的是作战距离较长，需要飞机具备高精度的远程武器和传感器系统；"协同空战"强调了不同战机之间的战术配合，通过信息共享和战术协调来提升整体战斗效能；"多目标攻击"是指在同一时间内对多个敌方目标进行打击的能力，这要求决策过程要考虑复杂的战场环境和有限的资源分配；"并行分布遗传算法"是一种优化算法，适用于处理大规模、高维度的优化问题，特别适合在多目标决策过程中寻找最优解。 该研究对于理解未来空战的战术和技术发展趋势，以及为空军指挥控制系统的开发提供理论依据和实践指导具有重要意义。通过深入研究这类决策问题，可以提升空中力量的战斗效能，降低作战风险，为现代战争中的协同空战提供强有力的支持。同时，这也为相关领域的研究人员提供了一个新的研究视角和方法论。