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龙图腾网恭喜中国人民解放军空军工程大学申请的专利基于改进生物地理学的武器目标分配优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114444388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210064051.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于改进生物地理学的武器目标分配优化方法是由范成礼;朱晓雯;付强;卢盈齐;邢清华;郭蓬松;董涛;李龙跃设计研发完成，并于2022-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进生物地理学的武器目标分配优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于改进生物地理学的武器目标分配优化方法，包括下列步骤：构建基于最大化效费比的WTA优化模型；设置种群规模popsize，随机产生种群的初始解；采用基于整数的矩阵编码策略对种群进行编码；计算适应度函数值，按从大到小进行排序，保留前k个较大的适应度值所对应的解；设计基于余弦动态自适应策略的迁移算子，进行迁移操作；设计基于共生策略的变异算子，进行变异操作；重新计算适应度函数值Z，按从大到小进行排序，并保存当前最优解；判断是否达到最大迭代次数，是则输出结果；否则返回第五步。本发明能够较好地协调优化算法的局部搜索和全局搜索的能力，提高WTA问题求解的精度与效率，为指挥控制系统的研制提供方法支持。

本发明授权基于改进生物地理学的武器目标分配优化方法在权利要求书中公布了：1.基于改进生物地理学的武器目标分配优化方法，其特征在于，具体包括下列步骤：Step1构建基于最大化效费比的WTA优化模型设有n个武器平台，i＝1，2，...，n，i为武器平台的序数，拦截m个来袭目标，j＝1，2，...，m，j为来袭目标的序数，各武器平台配有武器数量为Ci；Vj为第j个目标价值；Qij为第i个武器平台对第j个来袭目标的射击有利度；Rij为第i个武器平台对第j个来袭目标的打击风险；xij为第i个武器平台分配给第j个来袭目标的武器数量，建立多目标函数如下： 式中，Z1表示射击效益函数、Z2表示作战代价函数、λ为专家给定的权重参数；为将多目标优化转化为常见的单目标优化，构建基于最大化效费比的WTA优化模型，如式2： 式中，Z为适应度函数值；模型中约束条件含义如下：①各武器平台可以同时打击多个来袭目标，且多种武器平台可以打击同一来袭目标，每个来袭目标至少分配一个武器；②各武器平台配备多个武器，同一时间内每个武器平台对来袭目标分配的武器不能超过该武器平台的武器总数；Step2设置种群规模popsize，随机产生种群的初始解初始解就是第一次随机产生的xij；Step3采用基于整数的矩阵编码策略对种群进行编码设Xij代表分配方案，利用式3对种群进行编码： Step4按照式2计算适应度函数值Z，按从大到小进行排序，保留前k个较大的适应度值所对应的解xij；Step5设计基于余弦动态自适应策略的迁移算子，进行迁移操作具体包括下列步骤：Step5.1栖息地动态选择迁移算子栖息地动态选择迁移算子： 其中，Pk为第k个解被选择进行迁出的概率；popsize为种群数量；μk为第k个栖息地的迁出率，Pk、μk右上角的a表示a次方；μl为任意第l个栖息地的迁出率，l表示第l个解，l＝1，2，...，popsize；设a为选择压力因子，pdmax为最大修改概率，pdmin为最小修改概率；G为当前迭代次数，Gmax为最大迭代次数；Step5.2差分变异迁移算子在第G次的迭代过程中，G不超过最大迭代次数Gmax，Gmax根据具体情况确定，通过随机选取三个不同栖息地的SIV特征r1，r2，r3，且满足r1≠r2≠r3，得到由三个特征生成的新的变异向量：Xij＝Xr1j+F*Xr2j-Xr3j6其中Xij为第i个种群第j维的解；Xr1j，Xr2j，Xr3j分别为选取的三个不同种群的第j维的解；F为缩放因子；Step5.3余弦动态自适应选择策略设计余弦动态自适应选择策略如下： 式中，β为余弦动态自适应选择因子；当随机概率大于β时，采用差分变异迁移算子进行修改；当随机概率小于β时，采用动态选择迁移算子进行迁出地的修改；在迭代前期随机概率小于，的概率较大，采用动态选择迁移算子进行修改；在后期随机概率大于β时的概率较大，运用差分变异迁移算子进行修改；Step6设计基于共生策略的变异算子，进行变异操作为提高解的质量，引入共生生物搜索算法的互利共生思想：对生态系统中的某一个解方案，随机选择生态系统中的另一个解方案作为共生对象，吸收相互之间的有利因素进行协同进化；由于式3矩阵编码中不同行列中的解分量数量不同，且相互约束作用，因而为体现协同进化，引入共生生物搜索算法中相互作用的思想，提出基于共生策略的变异算子，如式8： 其中Xbest代表最优解，Xi表示选择的第i个解，Xinew表示产生的新解，BF为收益分子，MV表示解i与j之间的关系，MV的值能够通过式8计算出；n为公式3矩阵第i行的元素个数；Step7重新计算适应度函数值Z，按从大到小进行排序，并保存当前最优解Step8判断是否达到最大迭代次数Gmax，是则输出结果；否则返回Step5。

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