素变异。即使用个新的指控下属节点或新的目标批号去替换原始分配组合中的个组合，从而形成个新的分配组合种群。具体的变异步骤如下根据交叉后分配组合种群的规模大小。步骤选择对初始化产生组原始分配组合种群进行淘汰赛选择，即随机对组原始分配组合进行两两配对，对于对中的两组分配组合方式进行非支配值的比较。假定参与比较的两对分配组合方式为和，其对应的非支配分别为和。根据预设原则保留非支配大的那组分配组合方式，淘汰另组分配方式，若步骤交基于非支配排序遗传算法的目标分配算法论文原稿文原稿。第代非支配排序遗传算法描述第代非支配排序遗传算法是基于第代非支配排序遗传算法的改进算法。该算法采用了快速非支配排序，采用了拥挤度及其比较算子，代替了第代算法中需要使用者指定的共享半径。当排序过程中出现同级个体时，使用拥挤度及其比较算子作为次级排序的依据，从而保持了种群的多法的基本思路均是通过不同的数值计算方法，将多目标的全局有利度归化成单值，用以衡量分配方案的优劣。这种做法的优点在于简单快速可实现性强，缺点在于计算效率低算法鲁棒性及适应性差，在实际的工程实现中效果般。缺点是只考虑了当前单目标任务有利度对分配结果的影响，未综合考虑全局处理单元对多目标的分配可该假定数受任务分配可行性判断结果限制。∈，满足资源时间和空间约束。多目标分配决策的难点在于，全局的分配有利度与各目标自身的分配结果是可能存在定矛盾的。理论上不可能存在每个目标的自身的分配结果均是最优的全局最优情况，往往是采用种确定的分配方案后，会使目标域中的批目标的分配有利度变差。目前，目标优化分配方法主要有基于单目标函数优化分配模型的分配方法，以及针对该类模型改良的快速分配方法，这两种分配方法本质上其实是类方法，这类方法的缺点是在当前时间序列上只考虑单目标对下属节点的分配，完成分配后转入下个单目标的分配任务，此时下属节点的可分配资源已减少，未综合全局考虑分配任务的最高的处理节点进行分配，完成批目标的分配。重复步骤，直到所有下属处理节点均有目标。目标优化分配是最具有代表性典型的非确定多项式问题。随着指挥控制系统下属任务处理节点与目标数目的增加，目标分配的可选方案随着指控系统下属任务节点及目标数量的增加而呈几何式阶梯增长。当指控系统有个下属节点分析，目标函数和限制条件见表达式式中指挥控制系统下属可处理目标的节点数量参与优化分配的目标数量目标的任务紧迫度下属节点对目标的分配有利度目标是否分配给下属节点的假定值，分配，不分配，该假定数受任务分配可行性判断结果限制。∈，满足资源时间和空间约束。目标优化分配是最具有代表法的基本思路均是通过不同的数值计算方法，将多目标的全局有利度归化成单值，用以衡量分配方案的优劣。这种做法的优点在于简单快速可实现性强，缺点在于计算效率低算法鲁棒性及适应性差，在实际的工程实现中效果般。目前，目标优化分配方法主要有基于单目标函数优化分配模型的分配方法，以及针对该类模型改良的快，尝试将利用解决多目标决策问题的思路来解决时序上的单目标优化分配问题。多目标分配决策的难点在于，全局的分配有利度与各目标自身的分配结果是可能存在定矛盾的。理论上不可能存在每个目标的自身的分配结果均是最优的全局最优情况，往往是采用种确定的分配方案后，会使目标域中的批目标的分配有利度变差。基于非支配排序遗传算法的目标分配算法论文原稿用以应对批目标时，可行的分配方案有种当指控系统有个下属节点，用以应对批目标时，理论可行分配方案数上升到种而当下属节点和目标数量再次翻倍之后，总分配方案数的数量级已过亿，在实际工程应用中不可能通过穷举的方式获得最优解。基于非支配排序遗传算法的目标分配算法论文原稿。和目标数量再次翻倍之后，总分配方案数的数量级已过亿，在实际工程应用中不可能通过穷举的方式获得最优解。基于非支配排序遗传算法的目标分配算法论文原稿。任务序列表中排序靠前目标最先参加目标分配，当目标到达分配时空域远界后，对目标进行资源约束条件判断，若满足条件，优选处理节点中分配有利，戴耀，汪德虎舰艇火力分配的多指标模糊优选动态规划辽宁工程技术大学学报，刘军，贾宏慧基于改进的排列法的目标威胁评估与排序模型典型的非确定多项式问题。随着指挥控制系统下属任务处理节点与目标数目的增加，目标分配的可选方案随着指控系统下属任务节点及目标数量的增加而呈几何式阶梯增长。当指控系统有个下属节点，用以应对批目标时，可行的分配方案有种当指控系统有个下属节点，用以应对批目标时，理论可行分配方案数上升到种而当下属节分配方法，这两种分配方法本质上其实是类方法，这类方法的缺点是在当前时间序列上只考虑单目标对下属节点的分配，完成分配后转入下个单目标的分配任务，此时下属节点的可分配资源已减少，未综合全局考虑分配任务的效率，因此该方法不是最优化的分配方法。单目标函数优化分配算法下面给出单目标函数优化分配模型进由于该目标的牺牲，提升了全局的分配结果。基于以上的特征，可以规避使所有目标均达到最优分配的情况，转而在各目标之间进行协调，促使全域的分配结果尽可能的优化。般而言，根据各参考文献，利用解决多目标决策问题的思路来解决时序上的单目标优化分配问题的基本算法有线性加权求和法密切值法分层评价法等。以上算机工程与设计，。缺点是只考虑了当前单目标任务有利度对分配结果的影响，未综合考虑全局处理单元对多目标的分配可能。因此有必要在指挥控制系统目标分配起始时，就考虑全局多目标的优化分配方案，以获得更优的分配方案。基于非支配排序遗传算法的多目标分配算法为了获得指挥控制系统对于多目标的全局优化分配结基于非支配排序遗传算法的目标分配算法论文原稿于指挥控制系统的多目标分配研究。为指挥控制系统的多目标分配研究提供了种可行高效的解决方案。参考文献邢清华，王颖龙，刘付显多型号武器的目标优化分配问题研究空军工程大学学报，王士同，刘征动态武器目标分配问题的算法华东船舶工业学院学报设定变异概率，并确定变异门限。随的规模增大或变异概率的增大，变异的分配组合数量也会随之增大。对于交叉后分配组合种群中的每组分配组合，产生个，之间遵循高斯分布的随机数，若，则该分配组合需要进行变异操作。随机在全局可分配组合中挑选可用的指控下属节点或目标批号，对确定发生变异操作选择后的分配组合种群中共有组分配组合，该分配组合包括了指控下属任务节点的编号以及目标的批号。将目标的批号设定为单点交叉源，按照步骤中的配对方式，对组分配组合进行两两配对。对配对后的分配组合的目标批号进行相互交叉，形成交叉后的分配组合种群。步骤变异交叉后的分配组合种群中共有组分配组合，性另外，该算法在原算法的基础之上引入精英策略。该策略可以使得采样空间扩大，防止错失最优解，提高了算法的快速性和鲁棒性。算法操作步骤初始化根据指控系统下属节点数量以及当前目标批数，初始化产生组原始分配组合种群。对初始种群实施非支配倒序排序，排序完成后，按排序结果，对每组分配方案赋个非支配。因此有必要在指挥控制系统目标分配起始时，就考虑全局多目标的优化分配方案，以获得更优的分配方案。基于非支配排序遗传算法的多目标分配算法为了获得指挥控制系统对于多目标的全局优化分配结果，尝试将利用解决多目标决策问题的思路来解决时序上的单目标优化分配问题。基于非支配排序遗传算法的目标分配算法由于该目标的牺牲，提升了全局的分配结果。基于以上的特征，可以规避使所有目标均达到最优分配的情况，转而在各目标之间进行协调，促使全域的分配结果尽可能的优化。般而言，根据各参考文献，利用解决多目标决策问题的思路来解决时序上的单目标优化分配问题的基本算法有线性加权求和法密切值法分层评价法等。以上的效率，因此该方法不是最优化的分配方法。单目标函数优化分配算法下面给出单目标函数优化分配模型进行分析，目标函数和限制条件见表达式式中指挥控制系统下属可处理目标的节点数量参与优化分配的目标数量目标的任务紧迫度下属节点对目标的分配有利度目标是否分配给下属节点的假定值，分配，不分配