基于分布式遗传算法和改进人工势场法的导弹反探测航迹规划

TP275; 基于兵棋推演仿真软件构建用以测试导弹制导与反探测能力的设定场景,并参考人工势场法在路径规划领域的应用,设计导弹反探测航迹规划方法以躲避探测侦察.为了高效搜索人工势场法的最优参数,基于Kubernetes在多服务器上搭建分布式框架,实现分布式遗传算法,在并行数目为100的实验中,理论加速比在98.41～99.46之间,实验加速比平均为96.95.将基于分布式遗传算法和人工势场法的导弹反探测航迹规划方法应用于各种不同探测策略下的导弹制导场景.实验结果显示,改进的人工势场法比传统的人工势场法的平均得分提高11.9％,遗传算法的进化次数平均减少2.73轮.该分布式框架可用于任意容器化的并...

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Published in东南大学学报（自然科学版） Vol. 53; no. 4; pp. 709 - 717
Main Authors 傅嘉晨, 付润定, 张亚
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 东南大学自动化学院,南京210096%南京深克智能科技有限责任公司,南京210007 2023
Subjects
genetic algorithm
反探测
distributed framework
遗传算法
航迹规划
anti-reconnaissance
人工势场法
分布式框架
path planning
artificial potential field method
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ISSN1001-0505
DOI10.3969/j.issn.1001-0505.2023.04.018

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Summary:TP275; 基于兵棋推演仿真软件构建用以测试导弹制导与反探测能力的设定场景,并参考人工势场法在路径规划领域的应用,设计导弹反探测航迹规划方法以躲避探测侦察.为了高效搜索人工势场法的最优参数,基于Kubernetes在多服务器上搭建分布式框架,实现分布式遗传算法,在并行数目为100的实验中,理论加速比在98.41～99.46之间,实验加速比平均为96.95.将基于分布式遗传算法和人工势场法的导弹反探测航迹规划方法应用于各种不同探测策略下的导弹制导场景.实验结果显示,改进的人工势场法比传统的人工势场法的平均得分提高11.9％,遗传算法的进化次数平均减少2.73轮.该分布式框架可用于任意容器化的并行仿真任务中.
ISSN:1001-0505
DOI:10.3969/j.issn.1001-0505.2023.04.018