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基于改进NSGA-Ⅲ算法的海上联合搜救方案优化研究

多目标优化,NSGA-Ⅲ算法,敌方威胁,任务分配,海上联合搜救方案优化

六、体系博弈与控制优化 > 7. 体系智能与决策

海上联合搜救是守卫海上遇险人员安全的最后一道防线。在波涛汹涌的海面上进行搜救，不仅要面对险恶的海洋环境对遇险人员存活的影响，还要面临敌对力量对我方搜救的影响和威胁，因此，如何高效率、低风险、短时间地对遇险人员进行联合搜救是保障人员生存的关键一步。本研究以海上联合搜救为研究背景，研究基于多目标优化的海上联合搜救任务规划，主要内容包括以下三个方面：

一是建立海上联合搜救模型。这一部分包括三个方面，首先分析海上搜救环境的特点，对海上联合搜救地图进行栅格化建模，引入搜救成功率及威胁率；其次，针对搜救风险的评估，提出威胁线的概念对敌方威胁进行定义与量化；而后，针对海上联合搜救的多种搜救装备进行建模，量化其搜救效率等指标，并对其运动方式进行描述；最后，定义决策变量、优化目标及约束条件建立方案优化模型。通过构建以上模型，对海上搜救的环境和装备进行量化，构建海上联合搜救模型，便于进一步对多目标问题进行优化。

二是定义问题并设计算法。本研究将海上联合搜救的问题定义为一个“装备-任务”的任务分配问题，并采用NSGA-Ⅲ算法进行解决，结合问题对NSGA-Ⅲ算法进行了设计与改造，包括种群的初始化、交叉、变异方式和终止条件等。通过以上设计与改造，将NSGA-Ⅲ算法应用至本研究问题，并通过引入“执行顺序”的决策变量值，变相地解决了装备执行路线的问题。

三是案例分析与对比分析。本研究选取海上联合搜救平台上的一次搜救案例，并对装备和敌情进行了想定，基于蒙特卡洛漂流预测法所得数据及想定内容检验算法，而后将NSGA-Ⅲ算法与几种传统的多目标算法进行对比分析以检验本研究采用算法的有效性。