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

战场资源动态调度在军事作战中具有关键意义，传统调度方法难以应对复杂多变的战场环境。孙鹏提出的模型结合自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）解决了资源分配的实时性和多目标优化问题。

核心思路在于两点： 动态编码设计 采用多维混合编码方式，将运输载具、物资类型、路径节点等变量映射为染色体基因。相比于标准遗传算法，增加了时间窗约束的校验层，确保解的可执行性。

参数自适应机制 交叉率和变异率不再固定，而是根据种群多样性指数动态调整：当适应度方差下降时自动提高变异率，避免早熟收敛；当出现局部最优时触发精英保留策略，平衡探索与开发。

该算法的军事价值体现在： 通过实时感知战场环境变化（如路线损毁、需求激增）触发重调度 在燃油消耗、运输时效、隐蔽性等多目标中生成帕累托前沿解集 计算耗时控制在指挥决策允许的窗口期内（实验显示比传统GA快40%）

典型应用场景包括： 野战医院药品配送路径规划 弹药补给车队的多目标路线优化 无人机集群的油料协同补给

该模型的创新点在于将军事调度中的模糊约束（如"尽可能隐蔽"）量化为适应度函数的惩罚项，并通过自适应机制应对战场的不确定性。后续研究可结合数字孿生技术实现虚实联动的调度验证。