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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于改进黄金正弦算法的武器-目标分配优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119578729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410390997.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于改进黄金正弦算法的武器-目标分配优化方法是由明超;杨凯源;位志华;严苏豫设计研发完成，并于2024-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进黄金正弦算法的武器-目标分配优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进黄金正弦算法的武器‑目标分配优化方法，该方法包括以下步骤：建立武器‑目标毁伤概率矩阵；针对武器‑目标分配问题，建立包含武器分配矩阵、目标函数与约束函数的数学模型；生成满足约束的原始种群；采用改进的黄金正弦算法优化种群，通过更新黄金分割系数、更新个体位置、用动态随机反向学习策略对种群进行优化，寻找更优个体直至迭代终止。与现有技术相比，本发明的该方法通过改进黄金正弦算法的位置更新公式，避免了在WTA问题优化过程中陷入局部最优解，同时融合动态随机反向学习策略提高了种群多样性，防止算法过早收敛，使得该算法具有较强的全局搜索能力，同时具有较强的跳出局部最优解的能力。

本发明授权一种基于改进黄金正弦算法的武器-目标分配优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进黄金正弦算法的武器-目标分配优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：针对作战情景，建立武器-目标毁伤概率矩阵； S2：针对武器-目标分配问题，建立包含武器分配矩阵、目标函数与约束函数的数学模型； S2的具体步骤如下： S201：建立武器分配矩阵； S202：以当前分配方案下武器对目标的综合毁伤概率最高为优化目标，建立目标函数； S203：建立约束函数，其中以“每个目标至少分配一枚武器进行打击”与“所有武器均需要被使用”为约束条件； S3：生成满足约束的原始种群； S4：采用改进的黄金正弦算法优化种群，通过更新黄金分割系数、更新个体位置、用动态随机反向学习策略对种群进行优化，寻找更优个体直至迭代终止； S4中的具体步骤如下： S401：计算初始黄金分割率； S402：计算每个个体的目标函数值，得出当前最优目标函数值与对应个体； S403：采用改进后的黄金正弦算法位置更新公式更新个体位置；计算黄金正弦位置更新后每个个体的目标函数值，并更新当前最优目标函数值与对应个体； S403中，个体位置更新公式如下： ， 其中，表示第次迭代第个体的位置，用表示第次迭代最优个体的位置，为距离随机数，为方向随机数，为放缩随机数，为黄金分割系数； 在位置更新后，增加检查边界步骤，对超出下界1的元素取值为1，对超出上界的元素取值为，对位置更新过程中各元素出现的非整数情况，对个体中各元素进行取整操作； S404：采用动态随机反向学习策略更新个体位置；计算反向学习后每个个体的目标函数值，并更新当前最优目标函数值与对应个体； S405、更新黄金分割系数； S406：判断是否迭代结束，若没有结束，重复进行S403，再次进入迭代计算；若迭代结束，则输出最终目标函数值与分配方案。

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