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Combat Target Assignment of Multiple Space Vehicles Using a Non-dominated Sorting Kepler Optimization Algorithm
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AI
DOI：10.1007/s42405-025-01102-6.png)
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摘要
En 中文
在复杂的空间对抗环境中，如何有效分配航天器至敌方目标以执行作战任务已成为一个重要的研究热点。传统目标分配方法以最大化武器作战效益为单一目标，过于简化问题，无法全面解决目标分配问题。此外，现有智能算法常存在收敛精度低的问题，难以满足实时性要求。针对上述问题，提出了一种基于非支配排序开普勒优化算法（NSKOA）的多航天器作战目标分配方法。通过将非支配排序和拥挤度计算融入传统的开普勒优化算法（KOA），该方法实现了更优的多目标优化性能。仿真结果表明，NSKOA在作战目标分配模型中优于其他多目标优化算法。在相同条件下，NSKOA提供了更优的目标分配方案，有效验证了其有效性。
Keyword:
Kepler optimization algorithm
Combat target assignment
Non-dominated sorting
Crowding calculation
期刊
IF:
1.4
论文数:
182
被引数:
1.3K
机构
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