肖 劉，陳紅林，葉 健，李矛彤

（1西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院，西安 710129；2海軍駐安順地區(qū)航空軍事代表室，貴州安順 561018；3總參陸航部駐西安地區(qū)軍事代表室，西安 710061）

0 引言

巡航導(dǎo)彈航路規(guī)劃是指在特定約束條件下，尋找導(dǎo)彈從初始點到目標點滿足某種性能指標最優(yōu)的運動軌跡，是提高巡航導(dǎo)彈低空突防能力的一個很重要的方法［1］。巡航導(dǎo)彈在進行低空突防飛行時，其很大程度上取決于其自身的突防能力，也就是最大限度的減小地空導(dǎo)彈、高炮、電磁脈沖等威脅單元和地形地物障礙對其自身造成傷害的能力，即威脅回避的能力（文中將對地形地物障礙的回避簡化為威脅回避）。因此，如果事先通過搜集任務(wù)區(qū)域的情報知道敵方威脅的分布和作用范圍，就可以采用有效的航路優(yōu)化技術(shù)對從起始點到目標點的飛行航路進行規(guī)劃，得到全局最優(yōu)或次優(yōu)的飛行航路。

在任務(wù)區(qū)域內(nèi)進行航路優(yōu)化是典型的大范圍優(yōu)化問題。動態(tài)規(guī)劃算法可以得到問題的最優(yōu)解，但具有維數(shù)爆炸特性。梯度法容易陷入局部最優(yōu)解中。另有一些優(yōu)化方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［2］等，存在收斂速度慢等問題。更為重要的是，這些算法得到的飛行航路，從起始點出發(fā)，不能保證有效收斂于目標點。而遺傳算法（genetic algorithm）的優(yōu)點是能夠在最短的時間里找到次優(yōu)解?；谶z傳算法的優(yōu)點，文中在大范圍、多威脅區(qū)的二維空間里用改進的遺傳算法解決受約束巡航導(dǎo)彈的航路規(guī)劃問題。

1 遺傳算法

在大范圍、多威脅區(qū)環(huán)境下應(yīng)用遺傳算法解決航路規(guī)劃問題，需要采用有效的編碼方式和準確而計算快速的適應(yīng)度函數(shù)，選擇合理的遺傳操作參數(shù)。

1.1 染色體編碼

一般而言，航路點編碼需要包含航路所有信息。假設(shè)巡航導(dǎo)彈是按直線從一個點到下一點飛行的，那么當(dāng)巡航導(dǎo)彈在兩個點之間飛行時每個染色體可能包含一個高度變量。當(dāng)然其它的航路細節(jié)如速度、加速度限制也可以包含在染色體里面。文中將在二維空間里并假設(shè)速度恒定的情況下研究遺傳算法，并采用直接對航路點位置（橫縱坐標）進行編碼。

個體編碼采用對航路點直接編碼的方法，x2I是航路點所在位置的橫縱坐標二進制合成編碼，（x1x2…xIxI＋1…x2I），其中I為航路點的數(shù)目，（x1，xI＋1）是第一個航路點，（x2，xI＋2）是第二個航路點，其它航路點以此類推。對于航路點橫縱坐標染色體編碼，若航路點個數(shù)較多，則二進制碼的位數(shù)非常長，降低算法的進化效率。為了減小染色體長度，需要初步確定航路點個數(shù)。過多的航路點數(shù)量必然影響遺傳進化的速度，合理的航路點個數(shù)應(yīng)該使得進化過程的計算可以實現(xiàn)，同時不失去優(yōu)良航路個體。文中依據(jù)威脅區(qū)數(shù)量確定節(jié)點個數(shù)，根據(jù)大量仿真實驗可知，航路點個數(shù)I應(yīng)該取N－2～N＋2之間［3］，其中N是威脅區(qū)個數(shù)。

1.2 初始種群

由于遺傳算法的群體型操作的需求，必須為遺傳操作準備一個由若干個初始個體組成的初始種群，種群中的個體都是通過隨機方法在遺傳空間內(nèi)產(chǎn)生的。假定初始種群規(guī)模為NIND，使用隨機數(shù)發(fā)生器產(chǎn)生［0 1］之間的均勻分布隨機數(shù)，乘以相應(yīng)基因幅值的限制值，形成初始種群。

1.3 適應(yīng)度函數(shù)的求取

必須首先考慮航路的避開威脅區(qū)能力，在此基礎(chǔ)上再做航路長度的比較，以確定航路個體的適應(yīng)度函數(shù)。

航路的適應(yīng)度函數(shù)按式（1）定義：

其中Pmissle＿arrival為巡航導(dǎo)彈最終到達目標的概率。式（1）用自然對數(shù)函數(shù)有利于增大具有較高到達目標概率航路之間適應(yīng)度的區(qū)分度。如果用到達目標概率本身作為適應(yīng)度，兩個航路被遺傳到下一代的概率將會幾乎相同。通過利用自然對數(shù)函數(shù)，較優(yōu)的航路被遺傳到下一代的概率將會更高。而當(dāng)?shù)竭_目標概率降到10%以下時被遺傳到下一代的概率將會近似呈線性下降。

影響到達目標概率的因素有巡航導(dǎo)彈的偶然失敗、陷入已知威脅區(qū)的概率，以及巡航導(dǎo)彈由于違規(guī)不能按照航路飛行。把偶然失敗簡單描述為服從在10000km內(nèi)失敗的平均距離的泊松分布。

偶然失敗概率函數(shù)為：

式中：λ是在每公里內(nèi)偶然失敗的概率，x是飛行的距離，n是偶然失敗的次數(shù)。

此時如果巡航導(dǎo)彈到達目標，其偶然失敗概率為式（2）在到達目標之前偶然失敗次數(shù)n為0的概率。

其中失敗率λ是失敗的平均距離的倒數(shù)。文中λ設(shè)為10－4／km。

對于陷入已知威脅區(qū)的概率是這樣處理的：如果巡航導(dǎo)彈各航路點連線不穿過威脅圓，就認為陷入已知威脅區(qū)的概率為0；反之如果航路點連線穿過威脅圓就認為陷入已知威脅區(qū)的概率為1，即巡航導(dǎo)彈到達目標概率為0。

在航路規(guī)劃的過程中，如果對航路的長度不做約束，用遺傳算法將很容易得到從初始點到目標的并且繞過所有預(yù)先探測的威脅區(qū)的一條最優(yōu)航路。然而，實際中的巡航導(dǎo)彈只能攜帶有限的燃料，如果航路長度大于自身攜帶燃料所能到達的最大航程，那么巡航導(dǎo)彈到達目標概率可能將為0或者非常小。有必要對超過航路長度約束的航路進行處罰。式（4）為航路長度處罰概率函數(shù)：

ΔL＝Lroute－Lconstraint，以上航路長度單位都是km，Lroute為航路的總長度，Lconstraint為航路所允許的最大長度。

從式（4）可以看出：如果航路長度超過航路長度約束的幅度很小，航路長度處罰概率將幾乎為0.5，而隨著超過幅度的增大，航路長度處罰概率將趨于1，即如果規(guī)劃的航路超過航路長度約束，航路長度處罰概率至少為0.5。如果規(guī)劃的航路沒有超過航路長度約束，將不處罰航路長度，即Lpenalty＝0。

巡航導(dǎo)彈到達目標概率將通過乘以1－Lpenalty而減小。

與航路長度處罰類似，在航路規(guī)劃中也要對航路的轉(zhuǎn)彎進行考慮，以滿足巡航導(dǎo)彈的轉(zhuǎn)彎半徑性能指標要求。文中取了一個跟轉(zhuǎn)彎半徑相對應(yīng)的參數(shù)變量——轉(zhuǎn)彎弧度。如果航路在一航路點轉(zhuǎn)彎弧度超過巡航導(dǎo)彈最大轉(zhuǎn)彎弧度將要受到處罰。航路轉(zhuǎn)彎弧度處罰概率函數(shù)為：

上式角度的單位為rad，Tangle為航路在航路點轉(zhuǎn)彎的弧度，Tconstraint為航路轉(zhuǎn)彎所允許的最大弧度。如果在某航路點航路轉(zhuǎn)彎弧度在所允許范圍之內(nèi)，就不處罰，即Tpenalty＝0。巡航導(dǎo)彈到達目標的概率會通過乘以1－Tpenalty而減小。

為保證巡航導(dǎo)彈能夠在最大過載范圍內(nèi)沿著航路正常轉(zhuǎn)彎，要對航路點之間的最小距離即航路最小步長進行限制。如果航路在兩航路點之間距離長度小于航路最小步長將要受到處罰。航路最小步長處罰概率函數(shù)為：

Sconstraint為航路最小步長，Slength為兩航路點之間距離長度，R為巡航導(dǎo)彈的最小轉(zhuǎn)彎半徑。如果航路在兩航路點之間距離長度大于航路最小步長，將不會受到處罰，即Spenalty＝0。巡航導(dǎo)彈到達目標的概率會通過乘以1－Spenalty而減小。

綜上所述，巡航導(dǎo)彈到達目標概率為：

1.4 遺傳算法的改進

基本遺傳算法采用適應(yīng)度比例選擇、單點交叉和單點變異方法進行遺傳操作，其主要不足是收斂速度慢、早熟收斂。為了克服這些缺點，文中在實際仿真過程中對基本遺傳操作進行改進：

1）設(shè)置代溝GGAP，剔除一部分不合理的個體，加快收斂速度。

2）采用兩點交叉的方式，增強算法的全局搜索能能力，防止陷入局部最優(yōu)解之中。兩點交叉是設(shè)置了兩個交叉點，將兩個交叉點之間的同組基因進行基因的交換。當(dāng)染色體長n時，則可能有（n－2）＊（n－3）種交叉點的設(shè)置。

3）采用高斯算子的變異方式，讓變異與適應(yīng)度緊密相連，防止隨機變異對適應(yīng)度較優(yōu)的個體造成損傷，按變異率選擇某個個體并按下式變異（以k染色體為例）：

式中：gen′（i），gen（i）分別為子代和父代個體的第i位基因；Fmax、Fk分別為本代個體的最優(yōu)適應(yīng)度和第k代個體適應(yīng)度。γi為均值為0、方差為1的高斯隨機變量。

2 算法流程

1）根據(jù)編碼，應(yīng)用隨機數(shù)函數(shù)隨機產(chǎn)生初始種群的個體；

2）針對每個個體，形成相應(yīng)的航路，并計算相應(yīng)的個體適應(yīng)度；

3）個體按照性能指標排序，并通過設(shè)置代溝剔除不良個體，復(fù)制優(yōu)良個體；

4）種群內(nèi)個體隨機兩兩配對，按照交叉概率PC進行交叉操作，文中采用兩點交叉操作；

5）計算個體的變異概率PM，進行變異操作，文中采用高斯算子變異方式操作；

6）終止條件判斷，若不滿足中終條件，則繼續(xù)重復(fù)2）～5）的步驟；若滿足終止條件，則輸出最優(yōu)或次優(yōu)結(jié)果，作出航路規(guī)劃圖，算法結(jié)束。

3 仿真結(jié)果

航路的初始點和目標點坐標分別為（0，0），（30，30），單位都是km。航路點坐標為（Xi，Yi）（其中i＝1，2，…，I），I為所取航路點的數(shù)目。

使用參數(shù)：

巡航導(dǎo)彈最小轉(zhuǎn)彎半徑R＝0.6km；

群體規(guī)模NIND＝500；

最大遺傳代數(shù)MAXGEN＝300；

代溝GGAP＝0.9；

交叉概率PC＝0.7；

變異概率PM＝0.7／Lind，其中Lind為染色體長度；

航路長度約束（最大航路長度）

Lconstraint＝50km；

航路轉(zhuǎn)彎約束（最大轉(zhuǎn)彎弧度）

Tconstraint＝π／3rad；

航路點個數(shù)I＝4。

文中取了4個威脅圓（x，y，r），x、y分別為其中心坐標，r為其作用半徑。

威脅圓1：（3，5，1）為地形地物障礙威脅；

威脅圓2：（5，3，1）為高炮陣地威脅；

威脅圓3：（15，15，5）為電磁脈沖威脅；

威脅圓4：（25，25，3）為防空導(dǎo)彈陣地威脅。

文中在聯(lián)想奔4臺式機Windows XP sp3環(huán)境下利用Matlab R2008a實現(xiàn)上述算法，共花費時間為2min35s。

仿真結(jié)果如圖1、圖2所示。

圖1 巡航導(dǎo)彈的航路圖

圖2 到達目標概率變化和到達目標概率均值的變化圖

4 結(jié)論

文中將遺傳算法理論應(yīng)用到巡航導(dǎo)彈低空突防航路規(guī)劃中，并在航路規(guī)劃中對具有典型意義的巡航導(dǎo)彈在現(xiàn)在戰(zhàn)爭中可能遇到的四種威脅區(qū)進行了考慮。同時用改進后的遺傳算法對其進行模擬仿真，從仿真結(jié)果圖1來看文中的遺傳算法還是有效可行的，從圖2來看該算法是收斂的，同時也表明該算法可以解決大范圍、多威脅區(qū)的巡航導(dǎo)彈低空突防航路規(guī)劃問題。

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