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　　摘　要：在防空武器装备体系化作战中，目标分配是防空体系化作战的核心。本文采用基于优化排序的蚂蚁策略的蚁群算法，同时，将目标分配中的目标航路捷径引入到蚁群算法中，提高了蚁群算法的计算效率，解决防空体系化作战中目标分配的问题。

　　关键词：防空体系化作战,目标分配,蚁群算法

　　1　引言

　　随着现代高新技术的飞速发展，现代空袭达到了很高的空袭效能， 空袭作战已实现了体系化、信息化和网络化 [1]。因此，防空武器装备 也应该体系化以应对空袭体系化，其中，目标分配是关键技术，直接 影响防空作战效果。目标分配，需要根据目标的飞行特性和各个防空 武器系统对目标的拦截效益进行目标分配，用最适合的武器装备对目 标进行拦截，以达到防空体系的最大作战效能，以确保保卫目标的安 全 [2]。本文利用蚁群算法设计目标分配模型算法，解决防空体系化作 战中的目标分配问题。

　　2　蚁群算法求解目标分配的算法设计

　　2.1　蚁群计算网络构造

　　根据蚁群算法解决 TSP 问题的思路，构造蚁群网络，蚂蚁通过拦 截目标效益Cij 在 m 个火力单元上周游遍历实现蚁群算法。 　　m 个火力单元分别为： 123...... m hh h h 、 组成蚁群网络，如图 1， 每个火力单元的火力通道数分别为 Li ，其中i m =1, 2,..., ;n 个目标分 别为 123...... n ttt t 、 。图中实线表示蚂蚁行走路径，为目标分配的一 个可行解。 　　在进行蚁群算法时，当目标数小于火力单元通道数即nLall 时，根据实际作战需要，选择威 胁程度最大的Lall 个目标进行目标分配。

　　2.2　转移概率

　　在计算中，蚂蚁 k 根据各个火力单元的信息素量选择下一个火力 单元。蚂蚁 k 所使用的状态转移规则被称之为随机比例规则，表示该 火力单元 i h 上的蚂蚁 k 选择目标 j t 的概率。在 t 时刻，蚂蚁 k 在火力 单元 i h 选择目标 j t 的转移概率 ( ) k ij p nc 如式 (1) 所示：

　　3　结论

　　本文针对防空体系化作战中的目标分配问题，运用蚁群计算网络 构造，采用基于优化排序的蚂蚁策略的蚁群算法，同时，将目标分配 中的目标航路捷径引入到蚁群算法中，提高了蚁群算法的计算效率， 解决防空体系化作战中目标分配的问题。蚁群算法本质上是一种并行 的算法 , 同时也是一种正反馈算法 , 可以很快收敛，具有广阔的应用 前景。

　　参考文献：

　　[1]张东洋 ,周延延 ,李小兵 .国外防空导弹网络化作战系统分析 [J]. 飞航导弹 ,2012(02):39-41.

　　[2] 姚跃亭 , 赵建军 , 杨利斌 , 王毅 . 发射与制导分离的编队协同防 空目标分配决策 [J]. 现代防御技术 ,2013(01):87-93.

　　[3] 赵春明 , 何清华 , 刘博 , 李坚 . 遗传算法在防空导弹火力优化分 配中的应用 [J]. 现代防御技术 ,2007(01):59-61.