基于自适应遗传算法的战场资源动态调度模型及算法_孙鹏

资 源 简 介

基于自适应遗传算法的战场资源动态调度模型及算法_孙鹏

详 情 说 明

战场资源动态调度是一个复杂的多目标优化问题，如何高效分配有限的战场资源直接影响作战效能。孙鹏提出的基于自适应遗传算法的解决方案，通过改进传统遗传算法，实现了更智能的资源调度。

该模型的核心创新点在于算法参数的自适应调整机制。不同于固定参数的遗传算法，它能够根据种群的进化状态动态调整交叉率和变异率。当种群多样性下降时，自动提高变异率以避免早熟收敛；当种群适应度趋于稳定时，则增强选择压力以加速收敛。

在战场场景建模方面，该算法考虑了资源类型多样性、任务优先级、时间约束等多维因素，将调度问题转化为一个带约束的多目标优化问题。通过设计特殊的染色体编码方式和适应度函数，确保解的有效性同时满足战场特殊要求。

实际应用表明，相比传统调度算法，该自适应遗传算法在求解速度和解的质量上都有显著提升，尤其适合处理战场环境下动态变化的资源需求。其自适应性使算法在面对突发任务调整或资源损失等意外情况时，仍能保持较好的调度效果。