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基于Pareto遗传算法的无后坐炮内弹道多目标优化设计
基于Pareto遗传算法的无后坐炮内弹道多目标优化设计
摘要：
无后坐炮内弹道优化设计是一项具有挑战性的多目标优化问题。传统的单目标优化设计方法只能得到一个最优解，无法满足多个冲突的优化目标。本文提出了一种基于Pareto遗传算法的无后坐炮内弹道多目标优化设计方法。首先，将无后坐炮内弹道多目标优化设计问题转化为一个多目标函数优化问题；然后，引入Pareto遗传算法，通过不断的进化和选择，寻找到一组解集，这组解集中的每一个解都是一组冲突优化目标下的最优解；最后，通过验证实例验证了本文方法的有效性和实用性。
关键词：无后坐炮内弹道，多目标优化设计，Pareto遗传算法
1.引言
无后坐炮是一种不会产生后坐力的火力系统，其内弹道设计是优化设计的重要问题。传统的单目标优化设计方法只能得到一个最优解，无法满足多个冲突的优化目标。因此，针对无后坐炮内弹道多目标优化设计问题，本文提出了一种基于Pareto遗传算法的优化设计方法。
2.相关工作
以往的无后坐炮内弹道优化设计研究主要集中在单目标优化设计上，忽视了多目标冲突优化问题。而对于多目标冲突优化问题，Pareto遗传算法在解决多目标优化问题方面取得了显著的成果。Pareto遗传算法通过不断的进化和选择，可以得到一组称为Pareto最优解集的解集，这组解集中的每一个解都是一组冲突优化目标下的最优解。
3.问题建模
本文将无后坐炮内弹道多目标优化设计问题转化为一个多目标函数优化问题。假设无后坐炮内弹道优化问题具有m个冲突的优化目标，目标函数集合为F={F1，F2，...，Fm}。其中，Fi表示第i个优化目标函数。
4.Pareto遗传算法
Pareto遗传算法是一种基于遗传算法的多目标优化算法。其基本思想是通过不断的进化和选择，寻找到一组解集，这组解集中的每一个解都是一组冲突优化目标下的最优解。
具体步骤如下：
（1）初始化种群：随机生成初始种群，种群规模为N。
（2）选择操作：使用非支配排序和拥挤度距离计算方法对种群进行排序和淘汰，得到下一代种群。
（3）交叉操作：采用交叉操作对选出的个体进行交叉，生成下一代种群。
（4）变异操作：采用变异操作对种群进行变异，生成下一代种群。
（5）更新种群：将下一代种群替代当前种群，返回（2）进行下一代的选择和进化。
（6）终止条件：达到最大进化代数或者满足停止准则时停止进化。
5.实验与结果分析
本文选取了一种实际无后坐炮内弹道优化设计问题作为验证实例。使用本文提出的基于Pareto遗传算法的优化设计方法进行优化设计，得到了一组Pareto最优解集。
实验结果表明，与传统的单目标优化设计方法相比，本文方法可以得到一组冲突优化目标下的最优解，能够在一定程度上提高无后坐炮内弹道的性能。同时，Pareto最优解集中的解可以提供给决策者进行进一步的决策选择。
6.结论
本文基于Pareto遗传算法提出了一种无后坐炮内弹道多目标优化设计方法，并通过验证实例验证了其有效性和实用性。实验结果表明，本文方法可以得到一组冲突优化目标下的最优解，为无后坐炮内弹道的优化设计提供了一种新的思路和方法。
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