《基于自适应混合粒子群算法的协同多目标攻击空战决策》这篇论文主要探讨的是在协同多目标攻击的空战环境中，如何通过智能优化算法来制定有效的决策策略。文章建立了一个多目标优化数学模型，旨在解决如何合理分配有限的导弹资源以攻击多个目标，从而实现最大的攻击效能。
在空战决策问题中，协同多目标攻击是关键环节，它涉及到如何将多个战斗机的任务分配，以协同攻击多个敌方目标，同时确保最优的战斗效果。由于这个问题属于NP难问题，目前尚无完全有效的解决方案。文章中提到，已有的研究尝试使用神经网络、遗传算法和蚁群算法，但这些方法各有局限性，如神经网络需要大量实际数据训练，遗传算法易陷入局部最优，蚁群算法搜索效率低。
粒子群优化（PSO）算法作为一种新兴的进化计算技术，源自对鸟类群体捕食行为的模拟，最初用于连续优化问题，近年来在离散优化问题中也得到了广泛应用。文章提出了一种自适应混合粒子群优化（AHPSO）算法，该算法结合了种群多样性和遗传算法的思想，通过非线性调整惯性权重，并对粒子进行交叉和变异操作，提高了局部求解精度和全局搜索能力。
AHPSO算法的核心在于，它能够利用种群多样性信息动态调整粒子的运动轨迹，以适应复杂的优化环境。同时，借鉴遗传算法的交叉和变异操作，使得算法在保持探索能力的同时，增强了局部搜索的能力，从而更好地处理协同多目标攻击空战决策问题。
通过仿真实验，论文展示了AHPSO算法在处理这个问题时具有较高的求解精度和全局搜索性能，表明该算法是一种有效的方法，能够满足空战决策的实时性和有效性要求。
总结来说，这篇论文引入了自适应混合粒子群优化算法，解决了协同多目标攻击空战决策的难题，为超视距空战火控系统的决策策略提供了新的理论支持和技术手段。该算法的优势在于其既能有效避免局部最优，又能快速找到全局最优解，对于提高空战效率和提升战场生存率具有重要价值。
