摘要
针对现有研究中无人作战飞机(unmanned combat air vehicle, UCAV)近距逃逸机动的自适应性不足和战术性匮乏问题,提出一种将模糊专家系统与双策略竞争的可选外部存档差分进化算法(external archiving differential evolution algorithm with dual strategy competition, DSC-JADE)相结合的逃逸机动决策算法。通过对战术知识的学习,建立模糊专家系统,将逃逸决策过程通过滚动时域划分为离散片段,根据模糊专家系统决策得到机动动作,在其控制量对应的可行域内,采用改进差分进化算法(improved differential evolution, IDE)进行寻优得到最优控制量,完成逃逸机动决策。在UCAV处于劣势的初始条件下进行仿真验证,证明DSC-JADE算法相较原始差分进化以及其他传统群智能算法搜索能力更强,采用专家系统相较不采用专家系统逃逸决策能力更优。
-
单位空军工程大学