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    末段反導(dǎo)裝備資源配置優(yōu)化研究*

    2022-07-11 09:01:48余偉軍史朝輝周峰李京泰
    現(xiàn)代防御技術(shù) 2022年3期
    關(guān)鍵詞:末段搜索算法反導(dǎo)

    余偉軍,史朝輝,周峰,李京泰

    (1.空軍工程大學(xué) 防空反導(dǎo)學(xué)院,陜西 西安 710051;2.中國人民解放軍32705 部隊,陜西 西安 710086)

    0 引言

    面對快速發(fā)展的彈道導(dǎo)彈技術(shù),各軍事強國面臨日益嚴(yán)峻的反導(dǎo)壓力。在更新發(fā)展反導(dǎo)技術(shù)和反導(dǎo)裝備的同時,如何利用有限的反導(dǎo)資源對保衛(wèi)對象實施有效保護(hù),不同時期的專家學(xué)者也提出了不同的解決方案。文獻(xiàn)[1]利用步長推進(jìn)算法給出了反導(dǎo)裝備配置區(qū)域優(yōu)化的思路;文獻(xiàn)[2]提出了一種基于評估結(jié)果對配置方案進(jìn)行優(yōu)化的方法;文獻(xiàn)[3]引入改進(jìn)基本微分進(jìn)化算法(MPDE)解算了末段高低兩層協(xié)同反導(dǎo)火力分配模型;文獻(xiàn)[4]提出了一種基于結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)的部署優(yōu)化設(shè)計方法。戰(zhàn)前反導(dǎo)裝備資源的優(yōu)化配置,既是反導(dǎo)作戰(zhàn)籌劃的必要過程,更是影響反導(dǎo)作戰(zhàn)效能的直接因素,因此開展末段反導(dǎo)裝備資源優(yōu)化配置研究無疑具有重要的實戰(zhàn)價值和現(xiàn)實意義。

    1 末段反導(dǎo)裝備資源配置問題概述

    彈道導(dǎo)彈的飛行末段,也稱再入段,這一段飛行時間短、彈頭速度快,是反導(dǎo)攔截的最后階段[5]。針對此階段彈道導(dǎo)彈的攔截又區(qū)分為末段高層攔截和末段低層攔截,是重要的彈道導(dǎo)彈防御力量。由于彈道導(dǎo)彈飛行末段彈頭速度快,RCS 小,給予反導(dǎo)火力單元的作戰(zhàn)時間十分有限。戰(zhàn)前進(jìn)行末段反導(dǎo)裝備資源配置,決定了作戰(zhàn)過程中火力分配、攔截成本和攔截效率,因此如何利用有限的反導(dǎo)裝備資源在作戰(zhàn)時間內(nèi)高效率、低成本完成攔截任務(wù),戰(zhàn)前進(jìn)行裝備資源的優(yōu)化配置就顯得十分重要。在配置過程中,通常考慮以下三大方面的因素。

    1.1 保衛(wèi)目標(biāo)

    反導(dǎo)作戰(zhàn)的保衛(wèi)目標(biāo)包括中大型城市(人口聚集地)、軍事設(shè)施、大型基礎(chǔ)設(shè)施等。根據(jù)目標(biāo)價值、保衛(wèi)迫切程度和保衛(wèi)目標(biāo)的工程特性對保衛(wèi)目標(biāo)進(jìn)行綜合評估,得到被保衛(wèi)目標(biāo)的優(yōu)先級排序[6-7]。

    通常將保衛(wèi)目標(biāo)分為0~4 級共5 個防御等級[8]:

    0 級:無防御級,無需提供任何防御;

    1 級:低防御級,提供最小防御;

    2 級:中級防御,提供中等強度防御,是最常用的一種防御級別;

    3 級:高級防御,提供高強度防御;

    4 級:最高級防御,對易受攻擊的最高優(yōu)先權(quán)目標(biāo)提供防御。

    根據(jù)相應(yīng)的防御等級,結(jié)合武器裝備的性能參數(shù)進(jìn)行合理配置,進(jìn)而對來襲目標(biāo)進(jìn)行高效攔截。

    1.2 來襲彈道導(dǎo)彈

    彈道導(dǎo)彈突防有以下3 個特點:①彈道導(dǎo)彈都是預(yù)先設(shè)定突防措施,發(fā)射后依照預(yù)設(shè)程序突防,不能人工干預(yù)和及時變更;②突防手段不是唯一的,通常根據(jù)敵方反導(dǎo)裝備作戰(zhàn)效能和兵力配置規(guī)模,有針對性地制定多種突防措施,綜合各類有效信息,達(dá)到突防目的;③無論怎樣設(shè)計和采取何種突防手段,彈道導(dǎo)彈最終目的都是有效攻擊敵方地面保衛(wèi)目標(biāo),這是組織開展反導(dǎo)作戰(zhàn)研究和配置規(guī)劃的基點。

    在作戰(zhàn)籌劃時,根據(jù)相關(guān)情報與先驗知識,本文主要考慮來襲彈道導(dǎo)彈接近目標(biāo)剩余時間、打擊目標(biāo)的抗毀傷能力、來襲彈道的突防方式和來襲彈道的數(shù)量四個因素[9],這些因素可以構(gòu)成末段反導(dǎo)裝備系統(tǒng)部署優(yōu)化的輸入條件。

    1.3 反導(dǎo)武器裝備

    末段反導(dǎo)指在來襲彈道導(dǎo)彈飛行的再入段對彈道目標(biāo)實施的攔截作戰(zhàn)活動,對于確定的彈道導(dǎo)彈發(fā)射點、來襲方向和目標(biāo)類型,末段反導(dǎo)保衛(wèi)區(qū)可以描述為末段反導(dǎo)作戰(zhàn)單元殺傷區(qū)沿來襲彈道導(dǎo)彈彈道方向在地面的投影[10],只要保衛(wèi)目標(biāo)在該區(qū)域內(nèi),就可以受到反導(dǎo)作戰(zhàn)單元的攔截保護(hù),從而免受彈道導(dǎo)彈攻擊。末段反導(dǎo)保衛(wèi)區(qū)如圖1所示。

    圖1 末段反導(dǎo)保衛(wèi)區(qū)示意圖Fig.1 Schematic diagram of the terminal anti-missile defense area

    圖中A′D′C′B′F′E′(陰影區(qū)域)即為末段反導(dǎo)作戰(zhàn)單元對來襲彈道導(dǎo)彈目標(biāo)的保衛(wèi)區(qū)。末段高層反導(dǎo)武器具有作戰(zhàn)空域范圍大的特點,末段低層反導(dǎo)武器覆蓋了臨近空間的較低空域,可對末段高層反導(dǎo)武器攔截失敗的來襲目標(biāo)進(jìn)行再攔截。

    2 末段反導(dǎo)裝備資源配置模型

    2.1 配置原則與初始條件

    為建立優(yōu)化配置模型,需要確定配置準(zhǔn)則和初始條件,通常我們認(rèn)為,反導(dǎo)武器裝備資源配置需要符合以下原則[11]:

    (1)首先考慮相對重要度高的任務(wù),確保資源首先分配在最為重要的任務(wù)上;

    (2)相應(yīng)的作戰(zhàn)資源能夠兼顧每項任務(wù);

    (3)資源配置的最終目的是實現(xiàn)反導(dǎo)裝備系統(tǒng)作戰(zhàn)效能的最大化。

    在遵循以上原則的基礎(chǔ)上,還需要設(shè)定一些初始條件:

    (1)反導(dǎo)裝備的反彈道導(dǎo)彈殺傷區(qū)以及攔截概率已經(jīng)確定;

    (2)反導(dǎo)裝備處于正常工作狀態(tài),且各火力單元導(dǎo)彈儲備量是已知的;

    (3)掌握來襲彈道導(dǎo)彈性質(zhì),落點判明且各參數(shù)確定;

    (4)已經(jīng)確定保衛(wèi)目標(biāo)的防御等級,依據(jù)防御等級和反導(dǎo)裝備的性能指標(biāo)確定不同防御等級下的最低攔截概率;

    (5)一套反導(dǎo)火力單元只能覆蓋一個保衛(wèi)目標(biāo),一個保衛(wèi)目標(biāo)可以由多套反導(dǎo)火力單元覆蓋。

    2.2 配置模型建立

    建立一個行之有效的配置模型十分重要,若配置模型考慮要素少,則模型過于簡單,不貼合實戰(zhàn),參考價值不大;若配置模型考慮要素太多,則模型過于復(fù)雜,解算時間久且不易求得理想解。因此,在配置模型建立過程中應(yīng)當(dāng)篩選影響因素,使配置模型科學(xué)合理,易于尋找理想配置方案。

    2.2.1 保衛(wèi)目標(biāo)相對重要度的確定

    提出相對重要度這一概念可以對保衛(wèi)目標(biāo)的重要性進(jìn)行定量化分析。定義一個保衛(wèi)目標(biāo)相對于所有保衛(wèi)目標(biāo)的保衛(wèi)重要程度為保衛(wèi)目標(biāo)的相對重要度,越重要的保衛(wèi)目標(biāo)相對重要度越高,所有保衛(wèi)目標(biāo)的相對重要度值的和為1。德爾菲法能夠?qū)Χ鄠€數(shù)量指標(biāo)的相對重要度進(jìn)行預(yù)測,如影響某事件的各要素的相對重要度[12]。在確定防御等級的基礎(chǔ)上,我們利用德爾菲法對保衛(wèi)目標(biāo)進(jìn)行定量化處理,得到各保衛(wèi)目標(biāo)的相對重要度。相關(guān)公式表示如下:

    式中:sm表示編號為m的保衛(wèi)目標(biāo)的相對重要度。

    2.2.2 保衛(wèi)目標(biāo)生存概率分析

    保衛(wèi)目標(biāo)防御等級根據(jù)要求的生存概率確定,每一防御等級下有保衛(wèi)目標(biāo)的最低要求攔截概率P。根據(jù)防御等級選擇末段高低兩層反導(dǎo)裝備的部署數(shù)量(套),則保衛(wèi)目標(biāo)生存概率Pm計算公式為

    式中:Pm為編號為m的保衛(wèi)目標(biāo)的生存概率;Ph,Pl為末段高低兩層反導(dǎo)裝備單次的攔截概率;nh,nl為末段高低兩層反導(dǎo)武器裝備發(fā)射攔截次數(shù);Nh,Nl為末段高低兩層反導(dǎo)武器裝備套數(shù)。一般末段高層火力單元對來襲目標(biāo)優(yōu)先進(jìn)行攔截,一套火力單元至多對同一來襲目標(biāo)可以攔截2 次,而一套末段低層火力單元對同一來襲目標(biāo)至多只能攔截1 次,當(dāng)單火力射擊不能滿足防御要求時,為提高攔截效率,可采取多火力單元集火射擊方式。

    2.2.3 保衛(wèi)效益

    綜合考慮保衛(wèi)目標(biāo)防御等級和生存概率,提出保衛(wèi)效益概念,這里把保衛(wèi)效益Em定義為保衛(wèi)目標(biāo)相對重要度Sm與保衛(wèi)目標(biāo)生存概率Pm的乘積,即:

    在此模型基礎(chǔ)上,保衛(wèi)效益E取最大值時,便是最優(yōu)的末段反導(dǎo)裝備資源配置方案,即:

    3 算例分析

    下面以具體算例驗證末段反導(dǎo)裝備資源配置模型的合理性和有效性。假設(shè)有5 枚來襲彈道導(dǎo)彈分別對5 個保衛(wèi)目標(biāo)進(jìn)行襲擊,5 個保衛(wèi)目標(biāo)的防御等級分別為0 級、1 級、2 級、3 級、4 級,配置前已經(jīng)運用德爾菲法對5 個保衛(wèi)目標(biāo)的相對重要度進(jìn)行了評價,評價結(jié)果為(0,0.05,0.10,0.25,0.60),設(shè)定對應(yīng)的保衛(wèi)目標(biāo)最低要求攔截概率P分別為0,0.85,0.90,0.92,0.95,通過先驗知識已經(jīng)判明來襲彈道導(dǎo)彈對于保衛(wèi)目標(biāo)的攻擊數(shù)量分配如表1 所示。

    表1 來襲彈道導(dǎo)彈攻擊目標(biāo)分配情況Table 1 Target distribution of incoming ballistic missiles

    現(xiàn)分別有末段高低兩層反導(dǎo)裝備各5 套,設(shè)定末段高低兩層反導(dǎo)裝備單次綜合攔截概率分別為0.75 和0.60[13],根 據(jù) 上 述 模 型 確 定 最 優(yōu) 化 配 置方案。

    4 基于天牛須搜索算法的反導(dǎo)裝備配置優(yōu)化

    末段反導(dǎo)裝備資源配置屬于典型的多目標(biāo)非線性規(guī)劃問題,模型求解過程復(fù)雜,傳統(tǒng)的算法(諸如暴力搜索算法)較為繁瑣,不適應(yīng)反導(dǎo)作戰(zhàn)時效性高的要求,因此本文引入改進(jìn)的天牛須搜索算法(BAS)對模型進(jìn)行求解。

    受到天牛尋偶及覓食行為的啟發(fā),Jiang 等于2017 年提出天牛須算法(Beetle Antennae search al?gorithm,BAS)[14],作為一種單體搜索算法,區(qū)別于其他仿生類算法,具有計算量小、參數(shù)少、原理簡單等優(yōu)點,相較于大多數(shù)群體智能算法,其空間和時間復(fù)雜程度較低,效率也更高,在不知道梯度信息等的前提下可以實現(xiàn)優(yōu)化目的,具有較強搜索能力,適用末段反導(dǎo)裝備資源配置這類多目標(biāo)非線性規(guī)劃問題的求解。

    4.1 算法簡介

    天牛須搜索算法是受到天牛覓食原理啟發(fā)而開發(fā)的算法。在尋找食物過程中,食物會產(chǎn)生特殊氣味,吸引天牛向目標(biāo)前進(jìn),而天牛并不知道食物的具體位置。通過兩只觸角,天??梢詫諝庵械哪繕?biāo)氣味進(jìn)行感知,且根據(jù)目標(biāo)距離兩只觸角的距離不同,兩只觸角所感知的氣味濃度也有所不同。當(dāng)食物位于天牛一側(cè)時,近側(cè)觸角感知的氣味濃度強于遠(yuǎn)端觸角感知的氣味濃度,天牛通過兩只觸角所感知的濃度差,向著濃度強的一側(cè)隨機前進(jìn)。通過這一簡單原理,最終找到目標(biāo)位置[15]。目標(biāo)函數(shù)就相當(dāng)于食物的氣味,并且在三維空間每個點值都不同,通過兩個須采集附近的氣味值,天牛可以找到全局氣味值最大的點。依照天牛的生物學(xué)特點,我們就可以高效的進(jìn)行函數(shù)尋優(yōu)。

    4.2 算法模型

    為求解目標(biāo)函數(shù)f在D維空間中的最小值,設(shè)天牛的質(zhì)心坐標(biāo)為X0,左須坐標(biāo)為Xl,右須坐標(biāo)為Xr,左右兩須之間的距離為d0,左右兩須同質(zhì)心之間的距離為l。由算法簡介中的尋優(yōu)策略可知,由于天牛的頭部朝向是隨機的,所以由濃度強一側(cè)天牛須指向濃度弱一側(cè)天牛須的向量方向也是隨機的,在此用隨機向量d來表示這個向量。相應(yīng)的表示及處理如下:

    在進(jìn)行感知氣味濃度計算之前,需要進(jìn)行相應(yīng)準(zhǔn)備工作,天牛在D維空間中的位置X=(X1,X2,X3,…,Xn),天牛2 只觸角的位置表示為

    其中:d為隨機單位向量,需對其進(jìn)行歸一化處理:

    對比2 只觸角感知的氣味濃度差,判斷天牛下一步的位置:

    式中:t為當(dāng)前迭代次數(shù);f(.)為適應(yīng)度函數(shù);δt為第t次迭代時的步長;sign(.)為符號函數(shù);eta為步長因子,各個變量的具體定義為

    簡化模型如圖2 所示。

    圖2 天牛須搜索算法簡化模型Fig.2 Simplified model of the Beetle antennae search algorithm

    4.3 優(yōu)化配置目標(biāo)函數(shù)

    根據(jù)前文所述的配置模型,要得到保衛(wèi)效益的最大值,就要確定保衛(wèi)效益最小損失值即目標(biāo)函數(shù)為

    式中:im為m等級保衛(wèi)目標(biāo)的相對重要度;xm為m等級保衛(wèi)目標(biāo)生存概率,其中:

    式中:Ph,Pl為末段高低兩層反導(dǎo)裝備的單次攔截概率;nh,nl為末段高低兩層反導(dǎo)武器裝備的攔截次數(shù),其他相關(guān)約束條件在本文第3 部分算例分析中已經(jīng)給出。

    運用天牛須搜索算法(BAS)對目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解進(jìn)行尋優(yōu)搜索,達(dá)到優(yōu)化末段高層反導(dǎo)武器裝備套數(shù)Nh和末段低層反導(dǎo)武器裝備套數(shù)Nl兩個參數(shù)的目的。流程示意圖如圖3 所示。

    圖3 天牛須搜索算法流程圖Fig.3 Flowchart of the Beetle Antennae Search algorithm

    4.4 實驗分析

    本文采用Matlab 編程語言(版本R2019b),在Windows10 試驗平臺上進(jìn)行仿真試驗。

    在優(yōu)化BAS 內(nèi)部參數(shù)的過程中,通過單因素實驗、正交分析確定初始步長δ0取1,距離步長因子eta=0.95,天牛質(zhì)心與觸須的距離l取1(左右兩須之間的距離為d0取2)。實驗條件:函數(shù)維度10 維,最大迭代次數(shù)1 000 次[16,17],實驗結(jié)果如圖4 所示。

    圖4 迭代次數(shù)與保衛(wèi)效益損失值Fig.4 Number of iterations and the loss value of defense benefits

    通過仿真結(jié)果分析,應(yīng)在0 防御等級保衛(wèi)目標(biāo)配置末段高低反導(dǎo)裝備各0 套;1 防御等級保衛(wèi)目標(biāo)配置末段高低反導(dǎo)裝備各1 套;2 防御等級保衛(wèi)目標(biāo)配置末段高低反導(dǎo)裝備各1 套;3 防御等級保衛(wèi)目標(biāo)分別配置末段高低反導(dǎo)裝備1 套和2 套;4 防御等級保衛(wèi)目標(biāo)分別配置末段高低反導(dǎo)裝備2 套和1 套,使得保衛(wèi)效益損失值最小,為0.008 1,即保衛(wèi)效益最大,此時最大保衛(wèi)效益值為0.991 9。

    從實驗結(jié)果來看,在有限的裝備條件下,通過優(yōu)化配置,達(dá)到了“重要目標(biāo)重點防護(hù),保衛(wèi)目標(biāo)全部覆蓋”的防御要求,也反推驗證了此優(yōu)化配置模型的科學(xué)性和合理性,在實際配置部署過程中具有一定的參考價值。

    5 結(jié)束語

    本文給出了末段反導(dǎo)武器裝備在配置規(guī)劃時需要考慮的因素,在此基礎(chǔ)上建立了配置模型,運用天牛須搜索算法(BAS)對具體算例模型進(jìn)行了實驗分析,對反導(dǎo)裝備配置部署提供了一定參考。在反導(dǎo)裝備資源配置實際過程中需要考慮的因素眾多且關(guān)系復(fù)雜,文中建立的模型尚存在不足之處,比如未考慮末段高低反導(dǎo)裝備相互協(xié)同時的影響因素,下一步要針對更復(fù)雜的情況建立仿真模型。此外,天牛須搜索算法(BAS)作為一種提出時間不長的新算法,相關(guān)研究還處在探索階段,相較于其他成熟的智能算法存在收斂速度比較慢,高維(5 維以上)尋優(yōu)能力較弱等問題[15],因此要對算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn),滿足反導(dǎo)作戰(zhàn)高時效性要求,更具實戰(zhàn)價值。

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