基于精英改选机制的粒子群算法的空战纳什均衡策略逼近.pdf

空战模拟与策略优化是现代防空和军事演练中极为重要的环节。在这一领域中，无人机（UAV）的协同攻击是提高空战能力的关键技术之一。要使无人机协同作战达到最优效果，需要考虑众多的战术和战略因素。本研究提出了一种基于纳什均衡概念的多战斗步空战动态目标分配优化模型，以期提升无人机在空战中的作战效能。 纳什均衡是博弈论中的一个基本概念，它指的是在一个非合作博弈中，每个玩家选择的策略都是对其他玩家策略的最佳反应。在空战中，每个无人机的目标是达到最优的生存概率和武器使用效率，这就需要它们能够根据战场环境和敌方的行动选择最佳策略。而纳什均衡策略逼近就是通过算法逼近达到这种均衡状态的过程。 研究中采用了一种精英改选机制的粒子群优化算法（ERPSO），这是一种先进的优化算法，能够改进传统粒子群优化算法（PSO）在寻解过程中容易陷入局部最优解的缺陷。PSO算法因其结构简单、易于实现、收敛速度快等特点而广泛应用于各类优化问题。其基本思想是模仿鸟群觅食的群体行为，粒子代表潜在解，通过个体经验与群体经验的交互来更新自己的位置，朝着更优解进化。 在空战策略优化问题中，ERPSO算法引入了“精英改选”机制，即在群体极值引导能力不足时，通过粒子的克隆、变异和重新初始化操作来增加种群的多样性。克隆是指复制个体，增加个体数量；变异是指对个体进行随机改变，以增加探索新解的能力；重新初始化是指将部分或全部个体重新赋予初始状态，从而有机会从全局搜索空间重新开始搜索。 本研究将ERPSO算法应用于多战斗步空战动态目标分配模型中，以求解纳什均衡点。算法在保证解的多样性的基础上，能够快速收敛到问题的全局最优解，从而获取更为精确的双方混合策略。这种混合策略能够确保在实时性和准确性方面达到要求，对于实际空战演练具有很高的实用价值。 实验和验证部分通过模拟无人机协同攻击的场景，对所提出的模型和算法进行了有效性验证。结果显示，ERPSO算法成功逼近了纳什均衡点，并得到了更为精确的混合策略，从而有效提高了空战中的协同攻击效果。 该研究对空战模拟中的策略优化问题提供了新的视角和方法。同时，ERPSO算法的应用不仅限于空战模拟，在工程优化、机器学习、经济模型等领域也有广泛的应用前景。通过该算法优化问题求解过程，可以在更多领域实现更为精准和高效的决策支持。