航空弹药挂载方案优化模型及其遗传算法求解

　　引 言

　　机载导弹阵地战场抢修决策平台是针对机载导弹阵地当前决策中过分依赖经验决策的现象，为了提高机载导弹阵地战场抢修决策能力，优化配置战场抢修资源而开发的决策支持系统[1]。机载导弹阵地战场抢修决策平台战略规划中提出了航空弹药挂载方案优化模型的需求，这主要是由于目前航空部队在弹药挂载方案优化方面存在研究空白，而以前研究的弹药消耗模型并不能满足弹药挂载决策需求。航空弹药挂载方案优化模型和弹药消耗模型所关注的焦点并不一样。弹药消耗模型关注的是一场战役或者是一场战争中航空弹药消耗总量的预测，也就是说提供决策层(这个决策层实质上是比机载导弹阵地决策层要更具战略高度的决策层)对战争态势一个总体把握[2]。而航空弹药挂载方案才是机载导弹阵地决策层需要直接面对的决策问题：在一次作战任务中指定了任务毁伤概率，决策挂载多少枚航空弹药及何种挂载方案。同时机载导弹阵地决策层希望这个决策模型简单可行。

　　本文以上述决策问题为导向，从作战任务要求出发，运用基于相关因素的决策优化模型建模方法建立了航空弹药挂载方案优化决策模型，并采用遗传算法对模型进行了求解和分析。

　　1 航空弹药挂载方案优化模型的相关因素分析

　　基于相关因素的决策优化模型建模方法建立在面向问题的建模方法的框架上，该方法应用建模的可分离原则，以决策问题作为导向，综合了图形分析法、机理分析法、系统分析法、局部试验法和设想建模法的思想，首先自顶而下地进行相关环境和相关因素的分离，然后自底而上地综合集成决策优化模型[1,3]。本文应用基于相关因素的决策优化建模方法对航空弹药挂载决策问题进行建模分析。航空弹药挂载方案优化模型的相关环境如图 1 所示。装备信息管理系统提供航空弹药和战机保障的详细信息;BDR 数据库提供战机毁伤概率信息;装备战损模型应用于敌方毁伤概率的计算;战机挂弹能力从两个方面对模型进行限制，一个是能作战的飞机数量，另一个是可用的战机挂载方案;国防投资能力限制了一次作战任务允许的资源。

　　图 1 航空弹药挂载方案优化模型的相关环境

　　图 2 航空弹药挂载方案优化模型的相关因素

　　航空弹药挂载方案优化模型的相关因素如图 2 所示。模型目标为国防投资最大化，采用单位投资收益最大作为量化指标。需要建立的子模型有敌方装备毁伤概率、航空弹药消耗资金和战机出动资金，需要国防投资能力、战机挂弹能力、BDR 数据库、装备信息管理数据库提供数据有投资限额、可用航空弹药及挂载方案、战机损伤概率、航空弹药命中概率四类数据，需要装备战损模型提供模型支持。2 航空弹药挂载方案优化模型的建立