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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种反导弹集群协同任务分配方法、装置、设备及存储介质，本发明根据实际战场情况将防御时间划分为K个防御时间段；根据来袭导弹和拦截导弹的数量，构建每个防御时间段决策矩阵；评估每个防御时间段来袭导弹的威胁程度向量以及拦截导弹的拦截成功概率矩阵；基于来袭导弹的威胁程度向量和拦截导弹的拦截成功概率矩阵，以来袭导弹毁伤效能最大、拦截导弹损失最小以及时间代价最小作为优化目标，建立每个防御时间段的导弹集群多目标分配优化模型；基于量子进化算法，对所述导弹集群多目标分配优化模型进行求解，得到每个防御时间段的最优导弹任务分配方案。本发明可实现快速动态在线分配方案获取。

主权项：1.一种基于量子进化机制的反导弹集群协同任务分配方法，其特征在于该方法包括：步骤1：根据实际战场情况将防御时间划分为K个防御时间段；步骤2：根据来袭导弹和拦截导弹的数量，构建每个防御时间段决策矩阵；步骤3：评估每个防御时间段来袭导弹的威胁程度向量以及拦截导弹的拦截成功概率矩阵；步骤4：基于来袭导弹的威胁程度向量和拦截导弹的拦截成功概率矩阵，以来袭导弹毁伤效能最大、拦截导弹损失最小以及时间代价最小作为优化目标，建立每个防御时间段的导弹集群多目标分配优化模型，具体为： 式中，Fk表示第k防御时间段的导弹集群多目标分配优化模型，f1k、f2k、f3k分别表示任务收益函数、任务损失函数、时间代价函数，ω1,ω2,ω3表示权重，且满足ω1+ω2+ω3＝1，m、n分别表示拦截导弹、来袭导弹的数量，xijk表示第k防御时间段中我方第i个拦截导弹对敌方第j个来袭导弹的打击情况，pijk表示拦截导弹i成功拦截来袭导弹j的概率，Tjk表示第j个来袭导弹的威胁程度，表示拦截导弹j对来袭导弹的拦截成功率和目标的价值量，来袭导弹i的威胁能力以及拦截导弹的价值量，Distijk表示我方第i个拦截导弹与敌方第j个来袭导弹之间的距离，vik表示我方第i个拦截导弹的速度大小；步骤5：基于量子进化算法，对所述导弹集群多目标分配优化模型进行求解，得到每个防御时间段的最优导弹任务分配方案；其中，采用量子进化算法时，将导弹集群多目标分配优化模型中的导弹任务分配方案集合作为量子染色体种群进行计算，具体将第k个防御时间段的第t轮迭代中导弹集群多目标分配优化模型中的导弹任务分配方案集合作为量子染色体种群Qkt，它由多个比特位组成，即 其中i＝1,…,ξ表示第i个比特位，ξ为比特位的总数，tk表示第k个防御时间段的迭代总次数，对应的Qkt的所有比特位的概率幅表示为 其中，和是一对复数，分别表示第i个比特位的量子状态为0和1的概率幅，量子进化过程通过量子旋转门Uθ更新量子个体的状态信息，使量子个体向最优解的方向进化，规则如下， 其中，Δθ用于确定旋转角度增量，表示旋转方向，通过旋转方向策略表确定；个体交叉时采用全干扰交叉方式，进化时采用精英保留策略对量子进行优胜劣汰，最终计算得到最优导弹任务分配方案。

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