李 林,吳衛(wèi)玲,蘇通獻

(海軍航空工程學院青島校區(qū),山東 青島 266041)

基于蟻群算法的直升機應召式搜潛航路規(guī)劃

李 林,吳衛(wèi)玲,蘇通獻

(海軍航空工程學院青島校區(qū),山東 青島 266041)

航路規(guī)劃系統(tǒng)是反潛直升機完成應召式搜潛任務的核心,其采用的算法決定了任務完成的效率。結合部隊訓練、作戰(zhàn)實際,系統(tǒng)分析了直升機應召搜潛航路規(guī)劃系統(tǒng)的基本組成,建立了評價航路規(guī)劃系統(tǒng)的指標,給出了系統(tǒng)需要考慮的約束條件,并采用蟻群算法進行了仿真計算,最后對基于蟻群算法的直升機應召式搜潛航路規(guī)劃方法的適用環(huán)境進行了總結,對部隊有效提高作戰(zhàn)、訓練效果具有一定的參考價值。

蟻群算法;應召式搜潛;航路規(guī)劃

飛行器航路規(guī)劃是伴隨著導彈的產生而產生的,最早于20世紀50年代提出,并得到快速發(fā)展。我國在航路規(guī)劃方面的研究起步較晚,最早開展的反艦導彈航路規(guī)劃研究,也是從20世紀90年代開始的[1]。通常,直升機反潛作戰(zhàn)過程包括搜索、識別、定位和跟蹤或攻擊四個階段。搜索是直升機反潛行動中的首要環(huán)節(jié),搜索不到目標,就無法攻擊目標。搜索包括三種方式:應召式搜索、巡邏式搜索和檢查性搜索[2]。應召式搜索是反潛作戰(zhàn)、訓練中使用最多的戰(zhàn)術方式,如何提高應召式搜潛的效率是部隊十分關心的問題。當前，國內尚未有公開發(fā)表的關于直升機應召式搜潛航路規(guī)劃的研究著作和學術論文。本文嘗試開展這方面的研究,希望在部隊訓練中對直升機應召式搜潛進行航路規(guī)劃、提高搜潛效率方面發(fā)揮積極作用。

1 系統(tǒng)組成

由于應召式搜潛在實際作戰(zhàn)訓練中使用較多,更具有戰(zhàn)術價值的實際,本文以直升機應召式搜潛航路規(guī)劃為研究對象開展相關研究。從執(zhí)行反潛任務前有無發(fā)現(xiàn)潛艇來看,應召式搜潛是指在去目標區(qū)域搜潛前已經(jīng)獲取了目標的信息,并根據(jù)所獲得的少量信息(某一時刻,在某一概略位置發(fā)現(xiàn)處于某種狀態(tài)的潛艇,可能會有潛艇的航向、航速等信息),使得反潛直升機到達目標海域后,再次進行搜索定位[3]。因此,直升機應召式搜潛航路規(guī)劃系統(tǒng)的任務就是在特定約束條件下,尋找從初始點到目標點,并且滿足某種特定指標要求的最優(yōu)飛行軌跡。

直升機應召式搜潛航路規(guī)劃系統(tǒng)在通常意義上可以分為軟件、硬件兩個部分。硬件可以由各種通用或專用的計算機以及相關外設組成。軟件是該系統(tǒng)得以實現(xiàn)其功能的重要組成部分,決定著直升機航路規(guī)劃任務完成的效果。直升機應召式搜潛航路規(guī)劃系統(tǒng)主要由以下幾個方面組成。

1.1 地理信息

地理信息是直升機航路規(guī)劃所需要的最重要的基礎信息。在直升機進行飛行時必須考慮地理信息,以保證直升機的正常安全飛行,而且其精準度決定著規(guī)劃算法設計出來的航路是否可靠。地理信息是屬于靜態(tài)而且隨時間不斷變更的數(shù)字地圖,可以從地圖數(shù)據(jù)庫中獲取。鑒于直升機搜潛的飛行區(qū)域主要在海上,因此選取數(shù)字海圖為基準地理信息庫。而數(shù)據(jù)庫中描述地理信息的數(shù)字地圖的格式,也很大程度上影響著航路規(guī)劃的性能,因此不同的航路規(guī)劃需要準備專用的數(shù)據(jù)格式。

1.2 戰(zhàn)場態(tài)勢信息

戰(zhàn)場態(tài)勢信息是從作戰(zhàn)系統(tǒng)中獲取戰(zhàn)場上的實時態(tài)勢信息,主要包括敵我雙方的兵力部署、敵方火力分布、敵方作戰(zhàn)系統(tǒng)探測區(qū)、戰(zhàn)略規(guī)避區(qū)等[4]。它提供了直升機在搜潛航路中可能存在的障礙或危險,也有利于分析威脅代價,為制定可靠安全的反潛航路提供了有力的支撐。

1.3 信息模型描述

信息模型的描述是對以上兩個重要組成在程序中的具體體現(xiàn)和應用描述。它將地理信息以及戰(zhàn)場態(tài)勢信息予以恰當?shù)拿枋?使得該系統(tǒng)性能以及響應速度達到最佳狀態(tài)[5]。比如,在主程序設計時,將敵方雷達搜索威脅區(qū)用圓形表示(二維空間,在三維空間可以描述成半球),盡管實際會有地球曲率以及海島等障礙物對雷達等搜索區(qū)域進行遮擋,但由于所面臨的使用環(huán)境為海面上空,因此可以忽略地形對雷達信號的遮擋。本文將根據(jù)直升機反潛航路規(guī)劃的具體情況進行合適的信息描述。

1.4 航路規(guī)劃算法

航路規(guī)劃算法作為直升機應召式搜潛航路規(guī)劃的核心,其方法選擇優(yōu)劣將直接決定成整個系統(tǒng)的性能水平[6]。常見的航路規(guī)劃的算法主要有簡單航路規(guī)劃、SAS算法、遺傳算法、蟻群算法以及改進粒子群優(yōu)化算法等。在選擇直升機應召式搜潛航路規(guī)劃算法時,除了要考慮算法能否恰當描述航路規(guī)劃信息、算法的實現(xiàn)難易程度、算法應用的方式以及算法能否進一步優(yōu)化等諸多方面外,還要充分考慮直升機執(zhí)行應召式搜潛任務時復雜的戰(zhàn)場環(huán)境和對算法效率等方面的要求,經(jīng)過對這幾種算法進行研究對比,本文嘗試采用蟻群算法對直升機應召式搜潛航路進行規(guī)劃。

除上述內容外,直升機應召式搜潛航路規(guī)劃系統(tǒng)還應包含態(tài)勢信息分析、預選方案設計、經(jīng)驗效果評估最優(yōu)方案選擇等,其組成如圖1所示。

圖1 直升機應召式搜潛航路規(guī)劃系統(tǒng)

2 評價指標

反潛直升機執(zhí)行應召式搜潛任務的時機通常包括訓練、演習和作戰(zhàn)等。無論哪種情況,實際搜潛效果是衡量搜潛航路規(guī)劃系統(tǒng)優(yōu)劣的唯一標準,可以將這一衡量標準分解為戰(zhàn)術效果指標、航程指標、安全指標和飛行時間指標等[7]。

2.1 戰(zhàn)術效果指標

戰(zhàn)術效果指標是指揮員最關心的問題,它直接影響著搜潛任務的成敗,要求反潛直升機以最科學合理的方式到達目標區(qū)域,影響因素主要有反潛直升機掛載的搜潛器材的作用范圍、目標的運動速度和方位以及必要的戰(zhàn)術機動等,即

HE=Fm(rss，αss,vms,xms,yms,zms)

式中,HE為戰(zhàn)術效果指標,rss為搜潛器材的作用范圍,αss為搜索扇面角,vms為目標速度,(xms,yms)為目標坐標,zms為反潛直升機采取的必要的戰(zhàn)術機動因素。

2.2 航程指標

航程指標是用來反映反潛直升機從母艦或基地出發(fā)到達目標搜索區(qū)域所經(jīng)過的總路程。通常情況下,希望反潛直升機的搜潛航程應盡可能地短,因為航程長自然會縮短在目標區(qū)域的搜潛作業(yè)時間,也給予敵方潛艇更多的逃脫時間,直接影響反潛直升機的搜潛效能。而且航程過長,被敵方雷達、預警機等探測設備發(fā)現(xiàn)的幾率也會增加,輕則貽誤戰(zhàn)機,嚴重的話可能會遭到敵方攻擊,因此該指標對反潛直升機而言是十分重要的。航程指標與直升機飛行航路上的航路關鍵點數(shù)目、轉彎半徑和轉彎角度等因素有關,即

式中,n為航路關鍵點的數(shù)目;f(di,αi,ri)為考慮了轉彎半徑后的第i個航路點與第i+1個航路關鍵點之間的飛行距離；di為兩個航路關鍵點之間的距離,αi為第i個航路點出的轉彎角度；ri為第i個航路關鍵點處的轉彎半徑。由于f(di,αi,ri)是非線性函數(shù),因此SD也是非線性的。

2.3 安全指標

安全指標用來反映直升機在反潛作戰(zhàn)的過程中按規(guī)劃的航線飛行的危險程度。通常情況下,由于飛行導航方位偏差或沒有及時更新敵我態(tài)勢信息、地理信息而受到的來自敵方威脅區(qū)以及地形因素所造成的對直升機的威脅,這是反潛作戰(zhàn)中首要考慮的因素。考慮到直升機由于海況或者操作造成墜海的可能性,則安全指標可以用下式來描述:

2.4 飛行時間指標

飛行時間指標是用來反映反潛直升機按預定航路到達目標搜潛區(qū)域的時間。通常情況下,希望飛行時間指標越小越好。如果飛行時間過長,就會給目標潛艇更多的時間機動逃逸,更會擴大搜潛范圍,這是反潛作戰(zhàn)不允許的。因此這里在進行反潛直升機航路規(guī)劃的過程中所需考慮的重要指標。飛行時間與飛行速度曲線和航程有關,即

式中,v(h,s,e)為直升機的飛行速度曲線;h為直升機的飛行高度;s為直升機的飛行距離;e為海況等環(huán)境因素對直升機飛行速度的綜合影響。

在直升機應召式搜潛航路規(guī)劃過程中所要考慮的不只是單純要求某一項指標的最優(yōu),而是在這些重要的指標中權衡利弊,根據(jù)具體情況和要求,權衡各個指標在整個航路規(guī)劃的過程中所占的權重比來選擇最優(yōu)航路。需要說明的是，這些指標是有一定的聯(lián)系的。比如,當航程指標較大時,其飛行時間也會受影響,畢竟直升機的速度是有限的，因此在設置權重的時候不需要將這兩個指標同時設置較大。

3 約束條件

在對直升機應召式搜潛航路進行評價時,僅考慮評價指標會造成顧此失彼的現(xiàn)象,還必須考慮到直升機執(zhí)行任務所處的環(huán)境和自身的特點,即必須考慮威脅、戰(zhàn)術、最大航程和機動性能等方面的約束條件[8]。

3.1 威脅約束

威脅約束是直升機應召式搜潛航路規(guī)劃極為重要的約束條件。在航路規(guī)劃設計中,威脅是隨時間變化的動態(tài)約束。反潛直升機面臨的威脅源主要有雷達、防空裝備、水面艦艇,以及空中的敵方戰(zhàn)機等。由于威脅都是在執(zhí)行任務的過程中必須規(guī)避的,因此,將這種約束歸結為不可穿越障礙區(qū)域,并在具體的實驗仿真中適當擴大其區(qū)域,以保障反潛直升機在執(zhí)行任務的過程中因累積偏差造成誤入威脅區(qū)域的嚴重不良后果。

假設直升機在離開母艦或陸基飛向搜索區(qū)域過程中所有火力威脅區(qū)和指定禁飛區(qū)的集合為RT,航路曲線為f(x,y,t)=0(x,y,t分別代表航路曲線上任一點的經(jīng)緯度坐標和直升機的飛行時間),則規(guī)劃區(qū)域中的地形和威脅約束可以描述為

?x,y,t,f(x,y,t)=0 (x,y)?RT

3.2 戰(zhàn)術約束

在實際的反潛作戰(zhàn)中,從目標被發(fā)現(xiàn)到消失的時間通常比較短,這就要求反潛直升機必須以最高的效率搜索到目標。因此,戰(zhàn)術約束條件是反潛直升機能否搜索到潛艇的重要因素。

1)進入搜索區(qū)域的方向、位置約束

對于反潛直升機搜潛而言,沿不同方向進入搜索區(qū)域時,目標被發(fā)現(xiàn)的概率是不同的,這就造成對應的目標散布概率模型也是不同的,進而要求反潛直升機沿著不同方向、按照不同的搜潛方式進行搜潛,也就是對反潛直升機在搜索區(qū)域的進入方向、位置進行約束,即

|HS-H(Xf,Yf,Xt,Yt)|≤DH

式中,HS為預定的進入方向;(Xf,Yf)和(Xt,Yt)分別為直升機最末航路點和目標潛艇被發(fā)現(xiàn)時的經(jīng)緯度坐標;DH為允許的進入方向的最大偏差。

2)時間約束

在執(zhí)行搜潛任務的過程中,很多情況下對到達預定海域的時間是有約束的,尤其是在多機、艦機協(xié)同作戰(zhàn)中的要求更高。在此過程中,天氣、環(huán)境、速度、航路軌跡等都是影響時間這一要素的因素。如果時間過長,則給目標潛艇更多的逃逸時間,增大搜潛難度,因此要求規(guī)劃航路要盡可能合理,以確保搜潛效率。

3.3 最大航程約束

對于反潛直升機而言,其所帶的航空燃油是有限的,其還要在目標區(qū)域進行相當一段時間的反潛作業(yè),因此在航路規(guī)劃的過程中就要求其設計的航路不能過長。若以設置航路點來進行航路規(guī)劃,則需要計算各個航段節(jié)點間的總路程之和不能太長,其航程約束為

JC≤Lmax

式中，JC為某條航路的航程指標;Lmax為燃料消耗指標所允許的最大值。

對于一條具有n個航路點(包括初始點和目標點)的航路,其航程約束可表示為

式中，函數(shù)Li-1表示相鄰兩個航路點之間的航程。

3.4 最小轉彎半徑

最小轉彎半徑是考慮直升機在水平面上做航向轉變機動的最極限能力值,主要考慮威脅區(qū)的影響和目標潛艇做大方向機動時為及時搜索跟蹤而進行的機動。兩個航路關鍵點的設置應滿足:

式中，|KAKB|是兩個航路關鍵點之間的距離,可以由Bowring公式求得;θ是轉彎角度;rmin是最小轉彎半徑。

3.5 其他約束

除了以上因素以外,航空管制區(qū)、禁止飛躍區(qū)、第三國飛行限制約束區(qū)等也是需要考慮的重要因素[9]。這些因素在日常訓練中很少涉及,但艦載反潛直升機在執(zhí)行遠洋訓練、作戰(zhàn)任務時,也需要考慮以上情況。為仿真方便,對這些因素進行簡化,在仿真航路規(guī)劃設計中將其視為威脅區(qū)性質的障礙模型。

4 仿真分析

對直升機應召式搜潛航路進行規(guī)劃的過程如下所述:首先從數(shù)據(jù)鏈或其它途徑獲取敵方潛艇所出現(xiàn)的概略位置和相對我機所在位置,然后從數(shù)據(jù)鏈或內部存儲中獲取地圖信息、戰(zhàn)場態(tài)勢信息、禁飛區(qū)等其他因素不可飛躍的區(qū)域位置信息,對這些信息進行分析處理得到算法程序所需的禁飛區(qū)域圖,并對該圖中的禁飛區(qū)域進行適當?shù)胤糯筇幚?最后通過航路規(guī)劃算法得到最優(yōu)航路,并顯示給飛行員,引導飛行員快速飛向目標海域進行搜潛作業(yè)。下面介紹如何利用蟻群算法進行直升機應召式搜潛航路規(guī)劃。

4.1 蟻群算法

蟻群算法(Ant Colony Optimization,ACO),又稱螞蟻算法,于1992年提出并被廣泛應用于尋找最優(yōu)路徑的仿生學算法[10]。該算法利用螞蟻生活中的搜索范圍、所處環(huán)境、覓食、移動、避障以及散播信息素七個方面的規(guī)律來找出最優(yōu)解。這些規(guī)則是蟻群算法實現(xiàn)航路規(guī)劃的特征規(guī)則,也是航路規(guī)劃算法中螞蟻實現(xiàn)其尋找最優(yōu)航路的基礎。

蟻群算法具有如下幾個方面的特點:

1)它是一種自組織的算法。即一個系統(tǒng)在該算法的主導下,沒有外界因素影響,系統(tǒng)的元素會隨著時間和算法的推移而使系統(tǒng)趨于穩(wěn)定狀態(tài)的算法。

2)它是一種能夠進行大規(guī)模數(shù)據(jù)快速、并行計算的算法。該算法能夠進行并行計算搜索,具有較強的可靠性和全局性。

3)它具有正向加強的反饋特性。該算法之所以能夠尋找到最優(yōu)路徑,關鍵在于隨著最優(yōu)路徑的優(yōu)越性體現(xiàn),使得該路徑上的信息素不斷加強,從而使更多螞蟻通過這條路徑,進而使信息素更多并形成正向反饋。這也是該算法得以運用的關鍵特性。

4)它具有較強的適應性和可靠性。該算法適應性較強,只需更改少量參數(shù)和模型描述便能快速將算法進行移植。

4.2 適用性分析

蟻群算法在求最優(yōu)解的能力上具有較強的可靠性和適應性,而且具有并行性,能同時進行相對較大規(guī)模的并行搜索處理,因此該算法在尋優(yōu)等方面得到了廣泛的應用,尤其在航路規(guī)劃方面的優(yōu)良特性更為突出。然而,該算法也存在一些不足,比如在參數(shù)設置方面,該算法在處理不同問題時對參數(shù)設置比較敏感,若參數(shù)設置不當會導致算法出現(xiàn)收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)等方面問題，但是,這些缺點也是可以克服的。該算法的多樣性保證了蟻群算法能夠全面搜索可能的最優(yōu)解,能夠較好地尋找到全最優(yōu),不至于陷入局部最優(yōu)或死循環(huán)狀態(tài)[5]。而且,該算法具有的搜索最優(yōu)算法的正反饋特性保證了優(yōu)良的子群體被保留并凸顯出來。

綜合考慮該算法的優(yōu)缺點、應用特性和實際使用環(huán)境,決定采用該算法進行仿真驗證。

4.3 仿真驗證

在蟻群算法的設計過程中,為了適應算法尋找路徑的規(guī)律,將具體地圖信息用方格圖顯示,同樣要對禁飛區(qū)域進行適當放大。其具體的加載地圖數(shù)據(jù)既可以通過隨機生成地圖矩陣信息,也可以采用加載txt文檔矩陣的形式[11]。采用蟻群算法對直升機進行應召式搜潛航路規(guī)劃的算法流程如圖2所示。

圖2 蟻群算法流程圖

在該算法中,主函數(shù)調用的遺傳算法函數(shù)為

function [ROUTES,PL,Tau]=yiqun(G,Tau,K,M,S,E,A,B,R,Q)

通過多次實驗,尋找到適合路徑函數(shù)參數(shù),分別對G,K,M,A,B,R,Q參數(shù)進行設置,通過更改所需要使用的戰(zhàn)場環(huán)境,對Tau進行設置。為了方便飛行員使用,仍采用北東坐標系進行設置起始點S和目標點E。在此基礎上對航路進行規(guī)劃設計以求達到最好的效果。

同時,可以通過調節(jié)參數(shù)值來改變生成的禁飛區(qū)域在總地理信息圖的空間所占比,從而實現(xiàn)初始戰(zhàn)場環(huán)境的設置。通過調用蟻群算法函數(shù)‘function [ROUTES,PL,Tau]=yiqun(G,Tau,K,M,S,E,A,B,R,Q)’來實現(xiàn)航路的生成。該方式生成的航路效果如圖3所示。但是也存在弊端,因為生成的禁飛區(qū)域是隨機的,也有可能會覆蓋起始點或目標點,會無法生成正確的航路,如圖4所示。

圖3 隨機禁飛區(qū)域生成的航路規(guī)劃

圖4 隨機生成的禁飛區(qū)無法形成正確航路的情況

在采用加載txt文檔矩陣時,主函數(shù)通過加載txt文件來加載作戰(zhàn)環(huán)境信息,在實際應用中也可以通過更改加載信息的類型來加載數(shù)據(jù),實現(xiàn)在戰(zhàn)時可以實時規(guī)劃航路的目的，其效果如圖5、圖6所示。

圖5 加載txt作戰(zhàn)環(huán)境矩陣的航路規(guī)劃最優(yōu)路徑圖

圖6 加載txt作戰(zhàn)環(huán)境矩陣的航路規(guī)劃圖

4.4 仿真結果

通過采用蟻群算法對直升機應召式搜潛航路規(guī)劃進行仿真分析,可以得出如下結果:

1)設置螞蟻數(shù)量為50只,在地圖信息量不是很大的情況下,在32*32的矩陣圖進行尋找最優(yōu)路徑約為44.8個方格距離,航路規(guī)劃尋優(yōu)效果比較理想;在規(guī)劃速度方面,當參數(shù)設置比較合理時,仿真程序耗時約10s,速度很快;當參數(shù)設置接近限制值時,仿真程序耗時約45s,速度較慢。

2)設置螞蟻數(shù)量為100只,在地圖信息量進行放大以后,在84*84的矩陣圖進行尋找最優(yōu)路徑,迭代次數(shù)50次(螞蟻數(shù)量為50只時,也為50次),耗時超過1000s,規(guī)劃效率明顯變差。

5 結束語

本文通過應用蟻群算法對直升機應召式搜潛航路規(guī)劃進行仿真計算,得到的結果表明:

1)在地圖信息量不大的情況下,基于蟻群算法的直升機應召式搜潛航路規(guī)劃效果和系統(tǒng)運算速度能夠較好地滿足作戰(zhàn)、訓練的需求。即一般海情下,在非交戰(zhàn)環(huán)境下執(zhí)行搜潛任務或者在交戰(zhàn)環(huán)境下敵方海上軍力一般的情況下,采用蟻群算法對直升機應召式搜潛航路進行規(guī)劃是比較有效的。

2)在地圖信息量比較大的情況下,即執(zhí)行應召式搜潛區(qū)域的海況比較復雜或者地方海上力量比較強大時,無論是航路規(guī)劃效果還是系統(tǒng)運算速度都會變差,不適于作戰(zhàn)、訓練的要求。

因此,這就要求執(zhí)行應召式搜潛時,在算法選擇時要充分考慮實際情況進行合理選擇,還要注意在不影響搜潛效率的情況下對戰(zhàn)場信息進行過濾和必要簡化來提高規(guī)劃效率。

[1] 謝曉方,孫濤,歐陽中輝. 反艦導彈航路規(guī)劃技術[M]. 北京: 國防工業(yè)出版社,2010.

[2] 張圣云,張安,王連柱，等. 反潛飛機對潛搜索法研究[J].火力與指揮控制,2006，31(1)：70-71，74.

[3] 楊根源,吳福初,周國慶. 反潛直升機應召搜索使用聲納浮標的作戰(zhàn)運用[J].海軍航空工程學院學報,2004，19(3)：370-372.

[4] 許誠,趙杰,袁有宏,等. 潛艇作戰(zhàn)環(huán)境及應對措施分析[J].艦船電子工程,2011,31(10):8-11.

[5] 成曉靜. 戰(zhàn)術任務規(guī)劃系統(tǒng)研究[D]. 北京航空航天大學，2004.

[6] 葉文,范洪達,朱愛紅. 無人飛行器任務規(guī)劃[M]. 北京: 國防工業(yè)出版社,2011.

[7] 黃明,姜長生. 武裝直升機航跡規(guī)劃與軌跡控制研究[D]. 南京航空航天大學,2004.

[8] 曹文鋒. 基于改進蟻群算法的飛行器航跡規(guī)劃研究[D].重慶大學,2011.

[9] 葉文,馬武，范洪達. 基于改進蟻群算法的飛機低空突防航路規(guī)劃[J].中國航空學報(英文版)，2005,18(4):304-309.

[10]弓英瑛.蟻群算法的改進研究與應用[D]. 安徽理工大學，2014.

[11]李棟,曹義華,蘇姣，等. 基于改進蟻群算法的低空突防航跡規(guī)劃[J]. 北京航空航天大學學報，2006,32(3):358-362.

Responding-antisubmarine Air Route Planning of ASW Helicopter Based on Ant Colony Algorithm

LI Lin, WU Wei-ling, SU Tong-xian

(Naval Aeronautical Engineering Institute, Qingdao Campus, Qingdao 266041, China)

Air route planning system is the core of responding-antisubmarine mission which is carried out by an ASW helicopter, and the efficiency of mission completion is decided by the adopted algorithm. Considering actual army training and combat, this paper analyses the basic elements of responding-antisubmarine air route planning system systematically, constitutes assessment index of air route planning system, presents the constraint conditions which should be considered by the system and carries out simulation calculation by ant colony algorithm. Finally this paper summarizes the applicable circumstances of responding-antisubmarine air route planning methods based on ant colony algorithm, which will be of great value to improve army combat and training efficiency.

ant colony algorithm; responding-antisubmarine; air route planning

2016-11-02

李 林(1979-),男,河南鄭州人，碩士,講師,研究方向為武器系統(tǒng)與運用工程。 吳衛(wèi)玲(1974-),女,碩士,副教授。 蘇通獻(1993-),男,助理工程師。

1673-3819(2017)01-0010-06

TJ67；E917

A

10.3969/j.issn.1673-3819.2017.01.003

修回日期： 2016-12-22