Resumen

Se propone un algoritmo híbrido multiobjetivo de optimización discreta por enjambre de partículas (HMODPSO) para resolver la asignación dinámica de objetivos de combate aéreo cooperativo (DWTA). En primer lugar, basándose en el umbral de probabilidad de daño y las restricciones de ventana de tiempo, se presenta un nuevo modelo de optimización multiobjetivo DWTA de combate aéreo cooperativo, que emplea la máxima eficiencia de daño al objetivo y el mínimo consumo de munición como dos funciones objetivo competitivas. En segundo lugar, para abordar el problema DWTA, se propone un algoritmo mixto MODPSO y de búsqueda de vecindario. Además, se introduce el operador de reparación en el algoritmo mixto, que no sólo puede reparar soluciones no factibles, sino que también puede mejorar la calidad de las soluciones factibles. Además, se adopta la mutación de Cauchy para mantener la diversidad de las soluciones óptimas de Pareto. Por último, HMODPSO ejecuta un escenario típico de DWTA en dos etapas y lo compara con otros tres algoritmos de última generación. Los resultados de la simulación verifican la eficacia del nuevo modelo y la superioridad del algoritmo propuesto.

• Materias:Control del proceso Desarrollo de procesos Diagnóstico de fallos Optimización de procesos
• Subjects: Process development Fault diagnosis Process optimization
• Palabras claves:asignación dinámica de objetivos de armamento, optimización híbrida multiobjetivo discreta por enjambre de partículas, nuevo combate aéreo cooperativo dwta, funciones objetivo competitivas, combate aéreo cooperativo, modelo de optimización multiobjetivo, algoritmo de búsqueda de vecindario, escenario dwta, eficiencia de daño al objetivo, restricciones de ventana temporal
• Keywords:dynamic weapon target assignment, hybrid multiobjective discrete particle swarm optimization, new cooperative air combat dwta, competitive objective functions, cooperative air combat, multiobjective optimization model, neighborhood search algorithm, stage dwta scenario, target damage efficiency, time window constraints