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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明公开了一种基于算法选择策略的防空资源部署方法，以多种优化算法对该模型进行求解；其中，利用战场信息和智能优化算法信息等抽象得到元特征，通过特征降维方法得到所需元特征集，通过排列组合元特征生成一层元特征和基于概率获取二层元特征；然后以每个防空样例对应的最优算法为元标签，以神经网络为模型学习元特征和元标签之间的关系，构建算法选择模型；最后，通过多组算例来验证方法的有效性；结果表明，所提算法选择模型有较高的精度，可以针对不同样例提供算法选择指导，辅助指挥官选择更适宜的智能优化算法，给解决防空资源部署问题提供参考。

主权项：1.一种基于算法选择策略的防空资源部署方法，其特征在于，包括：步骤一、对面向陆战防空的资源部署问题进行建模；步骤二：生成多个战场样例，设为m个，表示为M＝{M1,M2,M3,...,Mm-1,Mm}；对于每个样例使用多个不同智能优化算法对所述模型进行求解，记录各个算法所求得的目标函数值；设智能优化算法的数量为N个；步骤三、在战场信息中，选择与N个智能算法最相关的N个类型的战场信息，作为元特征；将各智能算法作为元标签；针对每个样例，取目标函数值最大的智能算法作为当前样例的元标签；步骤四：通过排列组合元特征生成一层元特征，基于一层元特征概率获取二层元特征，包括：步骤401：对步骤三得到的N个元特征进行任意排列组合，设得到J个一层元特征，组成一层元特征向量MF1；每个一层元特征向量MF1和其对应的元标签构成新的数据集；步骤402：取出所有样例的同一类一层元特征及其元标签，以逻辑回归方法计算对于每个一层元特征，每个元标签出现的概率；对于每个样例，以该样例的标签对应的概率值作为二层元特征，故m个样例的每种一层元特征生成N×J个概率值；对所有种类的一层元特征作上述处理，得到N×m×J个二层元特征值；对于每个元标签，取出所有样例当中该标签所对应的概率值当做二层元特征值，以该样例中此标签所代表的算法是否被选择作为新的标签，如果该算法被选择，则新标签为1，如果未被选择，则新标签为0，以上述二层元特征和标签构成一个二元选择模型；故N个标签可生成五个二元选择模型，每个模型的特征为m×J个概率二层元特征，标签为代表该算法是否被选择的{0,1}变量；步骤五：基于神经网络构建算法选择模型，利用步骤四得到的N个二元选择模型对算法选择模型进行训练；步骤六：对输入的战场实例生成一层元特征和二层元特征，将得到的二层元特征作为所训练的算法选择模型的输入，使用模型进行预测，得到算法选择模型的输出结果显示是否推荐该智能优化算法，利用所推荐的智能优化算法求解样例得到分配方案。

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