基于信息素启发狼群算法的UAV集群火力分配

无人机（UAV）集群作战是未来智能化战争的重要作战样式。为充分发挥UAV集群整体作战优势,得到最优武器-目标分配（WTA）方案,使得UAV集群在火力分配中既能够满足任务要求,又能够较少作战单元消耗,建立了包含任务完成、有效杀伤、攻击消耗约束的UAV集群火力分配数学模型,采用带有游走、召唤算子的改进狼群算法（WPA）对模型进行求解。为提高算法全局寻优效率,避免陷入局部最优,引入蚁群优化（ACO）算法中信息素启发规则,对游走行为及狼群更新机制进一步改进,提出了基于信息素启发狼群算法（PHWPA）的UAV集群进攻的火力分配方法。仿真结果表明:所提方法是有效的,相比较于其他算法,PHWPA具有更高效的寻优能力,能够为UAV集群作战火力规划提供支持。