基于IMBFO算法的干扰资源优化

作者：吕锐; 吴达; 杨宇; 张泽; 郜阳

来源：电光与控制, 2021, 28(09): 15-19.

• 电子干扰
• 干扰决策
• 多目标函数
• IMBFO
• NSGA-II

传统的战场决策多依赖于人工经验进行实施,随着实际战争电磁环境的复杂性和恶劣性逐渐增长,传统决策方法略显不足。针对此问题,将干扰资源的优化决策问题建模为最小化干扰功率、最小化系统效能匹配度、最大化压制概率的多目标函数约束模型,通过对传统多目标细菌觅食优化(MBFO)算法进行改进,利用改进多目标细菌觅食优化(IMBFO)算法对问题进行求解,使得决策方案更加科学、合理。仿真结果表明,IMBFO算法能够有效求解该问题,并与MBFO算法、带有精英保留策略的快速非支配多目标优化算法(NSGA-II)相比,具有良好的分布性和收敛性。

• 单位
  空军工程大学防空反导学院