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申请/专利权人：南京信息工程大学

摘要：本发明公开了一种基于DGWO‑SVM的气象环境下武器作战效能评估方法，包括以下步骤：步骤1、获取影响武器作战效能的气象环境因素；步骤2、将影响武器作战效能的气象环境因素作为武器作战效能评估模型输入，武器作战效能评估值作为武器作战效能评估模型输出，构建武器作战效能评估模型；步骤3、将采用径向基核函数的支持向量机SVM应用于武器作战效能评估模型；步骤4、运用强化首领决策能力的灰狼优化算法DGWO，对采用径向基核函数的支持向量机中惩罚因子以及核函数参数进行优化选取；步骤5、将最优的惩罚因子以核函数参数运用于武器作战效能评估模型中，获得最优武器作战效能评估结果。从而提升武器作战效能评估精确性。

主权项：1.一种基于DGWO-SVM的气象环境下武器作战效能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取影响武器作战效能的气象环境因素；步骤2、将影响武器作战效能的气象环境因素作为武器作战效能评估模型输入，武器作战效能评估值作为武器作战效能评估模型输出，构建武器作战效能评估模型；步骤3、将采用径向基核函数的支持向量机SVM应用于武器作战效能评估模型；步骤4、运用强化首领决策能力的灰狼优化算法DGWO，对采用径向基核函数的支持向量机中惩罚因子以及核函数参数进行优化选取；步骤5、将最优的惩罚因子以及核函数参数运用于武器作战效能评估模型中，获得最优武器作战效能评估结果；步骤2具体如下：建立武器装备在气象环境影响下的作战效能评估模型，将影响武器作战效能的气象环境要素作为评估模型的输入x，x＝[x1,x2,…xs,…,xn]，s∈[1,n]，n为影响武器作战效能的气象环境要素的总数，xs为影响武器作战效能的第s个气象环境要素；将该武器作战效能作为评估模型的输出，用y∈[0,1]表示；设已知武器作战效能评估模型的训练样本集{xi,yi,i＝1,2,…,l}，l为训练样本集中训练样本总数；其中xi＝x∈R，xi为第i个输入训练样本数，即武器作战效能评估模型的输入指标向量；yi＝y∈R，yi为第i个输出训练样本数，即武器作战效能评估模型的输出指标向量，R为实数集；对训练样本集中的训练样本进行归一化处理，通过对训练样本集中的归一化处理后的训练样本的学习来建立影响武器作战效能的气象环境要素与武器作战效能之间的非线性映射，构成武器作战效能评估模型，进而利用该模型对武器作战效能进行评估；步骤4具体如下：将惩罚因子C以及径向基核函数中的参数λ设定为灰狼个体的位置向量，具体步骤如下：1初始化第e个狼群Xe，e＝1,2,…,N,N为狼群总数，初始化a和其中是系数向量，a为参数，确定最大迭代次数T，初始化迭代次数为t；2搜寻猎物，并进行包围，狼与猎物之间的距离为： 其中表示当前迭代次数为t时猎物的位置，表示当前迭代次数为t时狼的位置，是系数向量，是[0,1]范围内的随机数；对猎物进行包围，包围猎物的数学模型为： 其中为当前迭代次数为t+1时狼的位置，的值是[0,1]范围内的随机数，a为参数，从2线性衰减到0，t为当前迭代次数，T为最大迭代次数；3追捕猎物，计算狼群适应度，将适应度进行排序，选出适应度最好的三只狼定为α狼，β狼和δ狼，其余定为ω狼； 其中和分别代表α狼，β狼和δ狼在追捕猎物空间中的位置；为α狼与猎物间的距离，为β狼与猎物间的距离，为δ狼与猎物间的距离；为当前α狼的位置，为当前β狼的位置，为当前δ狼的位置；为α狼的系数向量，为β狼的系数向量，为δ狼的系数向量；为当前α狼追捕下猎物的位置，为当前β狼追捕下猎物的位置，为当前δ狼追捕下猎物的位置；为α狼的系数向量，为当前β狼的位置，为δ狼的系数向量，代表ω狼更新后的位置；4ω狼根据α狼，β狼和δ狼的位置来更新自己的纬度值其中代表第j个ω狼的第e维度值；5将α狼，β狼和δ狼的纬度值Xα，Xβ和Xδ赋予向量Jα，Jβ和Jδ；Jα＝Xα,Jβ＝Xβ,Jδ＝Xδ6根据ω狼反馈回来纬度值更新Jα，Jβ和Jδ对应的纬度值；7判断Jα、Jβ和Jδ的适应度是否优于Xα，Xβ和Xδ，若优于则将Jα，Jβ和Jδ的空间位置赋予Xα、Xβ和Xδ；若不优于则Xα、Xβ和Xδ位置不变；8更新参数a和9当前迭代次数是否达到最大迭代次数，若达到则输出α狼的位置Xα；若未到达则跳到2，此时迭代次数为t＝t+1。

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