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申请/专利权人：大连海事大学

摘要：本发明公开了一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法，基于遗传算法构建打击第i个自杀式无人机的海空异构无人航行器的编号，将其作为第1代种群，基于适应度函数和无人机分配的遗传条件对种群进行迭代，获取迭代后的适应度值最大的个体，以获取由编号相同的海空异构无人航行器所要打击的自杀式无人机组成的联盟；进一步获取所有的空异构无人航行器所要打击的自杀式无人机组成的联盟形成初始的联盟集合，并基于基于移动参与者的搜索方法获取最优的联盟集合，以获取最优的向海空异构无人航行器分配的自杀式无人机的编号，完成对海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配，本发明的分配方法决策时间短、决策效率高、能够收敛至最优解。

主权项：1.一种海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取自杀式无人机的态势信息和海空异构无人航行器的态势信息；所述自杀式无人机的态势信息包括自杀式无人机的数量、自杀式无人机的位置、自杀式无人机的速度；所述海空异构无人航行器包含察打一体无人机与大型无人艇；所述海空异构无人航行器的态势信息包括大型无人艇的数量、大型无人艇的位置、大型无人艇的载弹量、察打一体无人机的数量、察打一体无人机的位置、察打一体无人机的速度；其中，所述察打一体无人机的速度大于自杀式无人机的速度；所述自杀式无人机的数量大于所有的大型无人艇载弹量的数量；S2：根据自杀式无人机的数量I、察打一体无人机的数量K、大型无人艇的数量J、大型无人艇的载弹量，获取打击第i个自杀式无人机的海空异构无人航行器的编号，以构建基于遗传算法的第1代种群中的个体，进而获取第1代种群；S3：根据所述自杀式无人机的态势信息和海空异构无人航行器的态势信息，建立用于获取种群中的个体的适应度值的适应度函数；S4：对所述第1代种群依次执行选择、交叉、变异和遗传操作，对所述第1代种群进行迭代，并基于无人机分配的遗传条件和所述适应度函数，获取第2代种群，……，对所述第ite代种群依次执行选择、交叉、变异和遗传操作，对所述第ite代种群进行迭代，并基于无人机分配的遗传条件和所述适应度函数，以获取第ite+1代种群，……，对所述第Ite-1代种群依次执行选择、交叉、变异和遗传操作，对所述第Ite-1代种群进行迭代，并基于无人机分配的遗传条件和所述适应度函数，获取第Ite代种群，其中，Ite为设定的迭代次数；ite为迭代次数序号；S5：根据所述适应度函数，获取第Ite代种群中的个体的最大适应度值，以获取第Ite代种群中适应度值最大的个体；S6：根据第Ite代种群中适应度值最大的个体，获取第1次优化后的与自杀式无人机对应的海空异构无人航行器的编号；以获取由编号相同的海空异构无人航行器所要打击的自杀式无人机组成的联盟；所有的海空异构无人航行器所要打击的自杀式无人机组成的联盟形成初始的联盟集合；所述初始的联盟集合中包括第1～J个大型无人艇联盟和第J+1～J+K个察打一体无人机联盟；S7：根据所述初始的联盟集合，基于移动参与者的搜索方法和所述适应度函数，获取最优的联盟集合，以获取最优的向海空异构无人航行器分配的自杀式无人机的编号，完成对海空异构无人航行器反制自杀式无人机的分配方法。

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