Tối ưu hóa quyết định tấn công, phòng thủ của máy bay không người lái dựa trên thuật toán di truyền

Trong các tham số trên thì POPsize là quan trọng nhất, nếu chọn kích thước quần thể quá nhỏ thì tính đa dạng của quần thể bị hạn chế, tức là khó chọn được phương án ghép đôi công kích[r]

TỐI ƯU HÓA QUYẾT ĐỊNH TẤN CÔNG, PHÒNG THỦ CỦA MÁY BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI DỰA TRÊN THUẬT TOÁN DI TRUYỀN

Lê Ngọc Giang1, Trần Xuân Tình2*,Phạm Tuấn Thành2, Phạm Công Tư3

Tóm tắt: Máy bay không người lái (UAV) ngày càng thể hiện được ưu thế trong

những yếu tố quan trọng nhất đảm bảo thắng lợi trong không chiến của máy bay không người lái Bài báo giới thiệu phương pháp sử dụng thuật toán di truyền để tối

ưu hoá quyết định hiệp đồng tấn công cho UAV

Từ khóa: UAV, Thuật toán di truyền, Đa mục tiêu

1 ĐẶT VẤN ĐỀ

Hiện nay Viện Kỹ thuật quân sự PK-KQ đã thành công trong nghiên cứu, chế tạo máy bay không người lái thương hiệu Việt Nam, đáp ứng sự phát triển và yêu cầu nhiệm vụ trong tình hình mới của quân chủng PK-KQ nói riêng, quân đội Việt Nam nói chung Sự đối kháng trên không giữa phi đội ta và phi đội địch, đòi hỏi trong thời gian ngắn nhất phải đưa ra quyết định chính xác tấn công hay phòng thủ

để giành chiến thắng Dưới đây là sơ đồ tối ưu hóa quyết định tấn công và phòng thủ của UAV:

Hình 1 Sơ đồ tối ưu hóa quyết định hiệp đồng tấn công, phòng thủ

2 CƠ SỞ RA QUYẾT ĐỊNH TẤN CÔNG

Việc đưa ra quyết định tấn công của UAV, dựa trên cơ sở tính toán Chỉ số hiệu quả không chiến và Chỉ số đe dọa mục tiêu Căn cứ vào các số liệu đầu vào như cự

ly phát hiện, khoảng cách và góc tiếp cận, độ cao, số lượng, đội hình bay của máy bay ta (MBT) và máy bay địch (MBĐ), mà các chỉ số trên được tính như sau:

2.1 Chỉ số hiệu quả không chiến

Khả năng chiến đấu của UAV thường đánh giá qua bảy yếu tố chính [2-4]: khả năng cơ động, khả năng hỏa lực, khả năng phát hiện mục tiêu, hiệu quả điều khiển, khả năng sống sót, lộ trình bay và khả năng tác chiến điện tử Chỉ số hiệu quả không chiến được tính theo công thức sau:

Ma trận chỉ số đe dọa mục tiêu

Ma trận hệ số phòng thủ

Ma trận hiệu quả hiệp đồng tấn công, phòng thủ

Phân phối nhiệm vụ, Phân phối hỏa lực

QĐ hiệp đồng tấn công,và phòng thủ

Tình hình chiến

đấu trên không

Mức độ quan

trọng của phi đội

 1  2 1 2 3 4

Trong đó: B là tham số cơ động; A1 là tham số hỏa lực, A2 là tham số khả năng phát hiện;  là hệ số hiệu quả điều khiển; 1  là hệ số khả năng sống sót, 2  là hệ 3

số hành trình;  là hệ số khả năng tác chiến điện tử 4

2.2 Chỉ số đe dọa mục tiêu

Các phi đội địch ta tham gia không chiến có thể được coi là những vật thể chuyển động trong không gian Chỉ số đe dọa bao gồm chỉ số đe dọa góc, chỉ số đe dọa cự ly, chỉ số đe dọa tốc độ, chỉ số đe dọa độ cao, được tổ hợp theo giá trị trọng

số nhất định tạo thành Mối quan hệ trạng thái không chiến thể hiện trong hình 2

Hình 2 Mối quan hệ trạng thái không chiến

Trong đó: Vi là tốc độ MBT thứ i, Vj là tốc độ MBĐ thứ j, φj là góc giữa đường ngắm MBĐ thứ j và vecter tốc độ MBĐ thứ j (góc tiếp cận của MBĐ thứ j), φi là góc tiếp cận của MBT thứ i Hai góc kể trên đều lấy bên phải đường ngắm mục tiêu 0 ≤ φi ≤ 180°，0 ≤ φj ≤180°

Chỉ số đe dọa cự ly:

j tcj j m tcj j m

j tcj m tcj

D ij

tcj j m tcj m j p h

0 5

T

1 0

0 8





 





Trong đó:

Hiệu cự ly giữa máy bay ta và máy bay địch là Dij = Di - Dj

Dm là cự ly phóng cực đại của tên lửa máy bay ta

Dtcj là cự ly tấn công của tên lửa máy bay địch

Dph là cự ly phát hiện cực đại của máy bay ta Chỉ số đe dọa góc:

0 2

1 ij ij

( /180 )

T  e   

với, ij i 0 j

360

  

  ,  là tham số điều chỉnh hình học i

φi Vi

φj Vj MBĐ thứ j

Dij

MBT thứ i

Chỉ số đe dọa tốc độ:









Chỉ số đe dọa độ cao:

ij

ij

 







Trong đó, hiệu độ cao giữa máy bay ta và máy bay địch là hij = hi - hj.

Chỉ số đe dọa hiệu quả không chiến của MBĐ thứ j đối với MBT thứ i là:

ij

0

C

T



 





2.3 Ma trận chỉ số đe dọa mục tiêu

Công thức tính chỉ số đe dọa tổng quát là:

ij 1 Cij 2 ij 3 Dij 4 Vij 5 Hij

Trong đó, qij là chỉ số đe dọa của MBT thứ i ta đối với MBĐ thứ j, λi là giá trị trọng số tương ứng

Giả sử có m máy bay ta, n máy bay địch, ma trận chỉ số đe dọa là:



2.4 Ma trận hệ số phòng thủ

Giả sử bên ta có n máy bay không người lái, định nghĩa aik là hệ số quan trọng của máy bay không người lái thứ k đối với máy bay không người lái thứ i, δik là hệ

số phòng thủ Chúng có quan hệ cho bởi hàm số sau:

ik

ik

ik ik

ik

ik

2a

n

2 ln

2

n

1

2 2

2 ln 2

n 1

2







 











Từ công thức trên cho thấy khi ra quyết định phòng thủ cần xác định được mức

độ quan trọng của mỗi UAV đối với các UAV còn lại Dưới đây là ma trận hệ số phòng thủ:

11 1n

2.5 Ma trận hiệp đồng tấn công phòng thủ

m n m n m n jk

m 1 m n

Trong đó：

n

i 1

r (q ), j 1, 2, , m; k 1, 2,



3 MÔ PHỎNG, TÍNH TOÁN, THẢO LUẬN 3.1 Mô hình bài toán tối ưu hóa quyết định hiệp đồng tấn công

3.1.1 Mô hình bài toán tổng quát

Phi đội bên địch có N chiếc máy bay: RR , j 1, 2,j  , N

Phi đội bên ta có M chiếc máy bay UAV: BB , ii 1, 2,, M, mỗi UAV đem theo L tên lửa tầm xa không đối không Do vậy bên ta có Z = M.L tên lửa Để công kích được N mục tiêu, cần thỏa mãn điều kiện: Z  N

Khi chỉ số đe dọa lớn hơn giá trị giới hạn: qijqgh, cần tăng thêm Tb tên lửa để công kích Vậy tổng số tên lửa dùng để công kích mục tiêu là T=N+Tb, và

Khi biết thêm các dữ liệu đầu vào như cự ly phát hiện, khoảng cách, góc tiếp cận, độ cao, số lượng, đội hình bay Ta có thể tính toán ma trận chỉ số đe dọa mục tiêu, để làm cơ sở tối ưu hóa quyết định hiệp đồng tấn công cho UAV

3.1.2 Mô hình bài toán cụ thể

Phát hiện 14 chiếc MBĐ bay vào vùng trời bảo vệ Chúng xếp theo đội hình bay

có dãn cách trước – sau, phải – trái là 10 Km

Máy bay ta có 4 chiếc UAV có khả năng công kích đa mục tiêu, mỗi chiếc có 4 Tên lửa tầm xa không đối không Đội hình bay của ta có dãn cách trước – sau là 10

Km, dãn cách phải – trái là 40 Km

Các máy bay địch-ta có cùng độ cao, các máy bay địch đều nằm trong phạm vi công kích của máy bay ta Số hiệu và đội hình bay như trong hình 3

Tốc độ MBT là: VR = 300 m/s Tốc độ MBĐ là: VB = 350 m/s Cự ly phát hiện cực đại MBT là DR = 120 Km Cự ly phát hiện cực đại MBĐ là DB = 100 Km Hãy tối ưu hóa quyết định hiệp đồng tấn công cho UAV?

Hình 3 Số hiệu và đội hình bay của Máy bay ta Δ, và Máy bay địch ▲

3.1.3 Giải quyết bài toán

Quyết định công kích bao gồm vấn đề phân phối hỏa lực và phân phối thứ tự trước sau công kích đối với MBĐ Quyết định thứ tự trước sau công kích xác định bởi giá trị lớn nhỏ của chỉ số đe dọa Quyết định phân phối hỏa lực phải khiến máy bay địch mất đi khả năng tiếp tục chiến đấu Sử dụng thuật toán di truyền đối với vấn đề này là giải pháp tìm kiếm tối ưu, khiến cho chỉ số đe dọa của phi đội địch đối với phi đội ta là nhỏ nhất Sơ đồ sau minh hoạ quá trình tối ưu hóa quyết định tấn công dùng thuật toán di truyền

Hình 4 Lưu đồ thuật toán tối ưu hóa quyết định tấn công dùng giải thuật di truyền

Mã hoá Khởi tạo

Tính độ thích nghi của các cá thể trong quần thể Chọn lọc Lai ghép Đột biến

Có cá thể nào đạt lời giải tối ưu chưa hoặc số lần lặp lớn nhất ?

Kết quả đầu ra Yes

No

Thuật toán di truyền [1] đối với vấn đề tối ưu hóa quyết định công kích đa mục tiêu có thể chia thành các bước sau:

Bước 1 Mã hóa nhiễm sắc thể

Mỗi cá thể là một phương án ghép đôi công kích Tên lửa – Mục tiêu:

πg = (W1, W2, , Wk, , WT)

Độ dài chuỗi nhiễm sắc thể là số lượng tên lửa dùng để công kích T=N+Tb

W  1, 2, , m , Z , k [1,T], với mi(i l).L  ,  L

Bảng 1 Bảng mã hóa nhiễm sắc thể

πg = W1 W2 Wk WN WN+1 WT

T = 1 2 k N N+1 N+Tb

Bước 2 Khởi tạo

Chủ yếu thiết lập bởi quy mô của quần thể POPsize, số lần lặp tối đa MAXgen, Việc lựa chọn các tham số phù hợp sẽ tăng tính hiệu quả của giải thuật Trong các tham số trên thì POPsize là quan trọng nhất, nếu chọn kích thước quần thể quá nhỏ thì tính đa dạng của quần thể bị hạn chế, tức là khó chọn được phương án ghép đôi công kích Tên lửa – Mục tiêu có xác suất tiêu diệt lớn nhất, còn nếu quá lớn sẽ làm hao phí tài nguyên của máy tính và làm chậm quá trình tiến hóa Thông thường ta chọn: 20 ≤ POPsize ≤ 200 Số lần lặp tối đa MAXgen là giới hạn trên của số các thế hệ Trong mỗi vòng lặp đều có bước kiểm tra điều kiện, nếu bộ đếm thế hệ còn nhỏ hơn MAXgen thì quay trở lại tính toán cho thế hệ sau MAXgen quá nhỏ có thể xảy ra trường hợp chưa tìm được kết quả tối ưu, giá trị hàm thích nghi chưa hội

tụ thì quá trình tính toán đã dừng lại MAXgen quá lớn sẽ làm hao phí tài nguyên của máy tính, ra quyết định công kích chậm dẫn đến lỡ thời cơ tiêu diệt MBĐ

Bước 3 Hàm thích nghi

Sau khi khởi tạo quần thể hoặc ở thời điểm các thế hệ mới được tạo thành, chúng ta phải sử dụng hàm thích nghi để đánh giá mức độ thích nghi của mỗi nhiễm sắc thể, nhằm có cơ sở lựa chọn bố mẹ cho các phép lai tạo và đột biến Hàm đánh giá nguy hiểm của phi đội địch đối với phi đội không người lái ta là:

rj

Z

N M

X

j 1 i 1 r 1

Trong đó: qrj chỉ số đe dọa của máy bay địch thứ j đối với máy bay ta thứ r Nếu công kích bằng tên lửa Xrj =1 , không công kích bằng tên lửa Xrj = 0

Hàm thích nghi là: f 0.1

0.001 E( )



 

Bước 4 Chọn lọc

Ở mỗi thế hệ, dựa trên giá trị của hàm thích nghi, chọn lọc để tạo thành quần thể

ở thế hệ mới và chuẩn bị cho việc thực hiện các phép toán lai ghép và đột biến sau này Giá trị thích nghi càng lớn cho biết chuỗi nhiễm sắc thể này có ưu thế cạnh tranh càng lớn trong quần thể, có thể được sinh tồn, xác suất được lai ghép sang

đời sau cũng càng lớn Thông qua quá trình biến dị và lai ghép có thể sinh ra thế hệ sau tốt hơn

Bước 5 Lai ghép

Trong giải thuật di truyền, phép lai ghép được điều khiển bởi xác suất lai ghép

Pc là xác suất cá thể trong quần thể có cơ hội được chọn để thực hiện phép lai Tức

là sẽ có Pc x POPsize cách lai ghép Pc quá nhỏ thì khả năng sinh ra quần thể mới chậm, nhưng Pc quá lớn thì dễ sinh ra quần thể kém chất lượng, Thông thường ta chọn: 0.6 ≤ Pc ≤ 1 Ở đây, coi số lượng các cá thể trong quần thể ở mỗi thế hệ là không đổi Phép chọn lọc đã chọn ra một số cá thể có độ thích nghi cao và loại bỏ

đi một số cá thể thích nghi thấp Sự thiếu hụt số lượng cá thể trong quần thể mới sẽ được bù đắp bằng lấy các cá thể thích nghi cao là thế hệ cha mẹ, tạo ra các thế hệ con bằng phép lai ghép

Ví dụ: M=2, L=4, N=6 Vậy số tên lửa có là Z=M.L=8 Cần chọn ra T=6 tên lửa để công kích 6 mục tiêu Giả thiết có 2 loại nhiễm sắc thể của phương án công kích là A, B, sau lai ghép được nhiễm sắc thể con A’, B’

A: 2 4 1 6 8 3 A’: 2 4 1 3 5 7 B: 5 7 6 3 2 1 B’: 5 7 6 8 3 2

Vị trí điểm lai ghép là c = 3, chuỗi gen từ 1-3 của A’ chính là chuỗi gen từ 1 -3 của A, chuỗi gen từ 4-6 của A’ xác định bằng cách đổi 2 bộ phận trước sau vị trí điểm lai ghép của B được “ 3 2 1 5 7 6”, loại bỏ gen trùng 2 4 1 còn “ 3 5 7 6”, lấy

3 gen đầu ta có:

A’: 2 4 1 3 5 7 Tương tự, chuỗi gen từ 1-3 của B’ chính là chuỗi gen từ 1-3 của B, chuỗi gen từ 4-6 của B’ xác định bằng cách đổi 2 bộ phận trước sau vị trí điểm lai ghép của A được “ 6 8 3 2 4 1”, loại bỏ gen trùng với 5 7 6 còn “ 8 3 2 4 1”, lấy 3 số đầu ta có:

B’: 5 7 6 8 3 2

Bước 6 Đột biến

Đột biến là thay đổi trên chuỗi nhiễm sắc thể một cách ngẫu nhiên để tạo ra tính

đa dạng Phép đột biến được điều khiển bởi xác suất đột biến Pm, là xác suất số gen bất kỳ của cá thể trong quần thể sẽ bị đột biến Nếu không đột biến thì giải thuật chỉ đi tìm kiếm lời giải ở không gian khởi tạo, Pm quá nhỏ sẽ không đảm bảo tính

đa dạng, Pm quá lớn thì quá trình tìm kiếm trở thành tìm kiếm ngẫu nhiên Thông thường ta chọn: 0.01 ≤ Pm ≤ 0.05

Tiếp ví dụ trên, thao tác đột biến cá thể A’sẽ sinh ra cá thể mới A’’, nếu vị trí đột biến là gen số 4, tập hợp gen chưa có trong A’ gồm (6 8), chọn tùy ý ta có

A’’(4)=8

A’: 2 4 1 3 5 7 A’’: 2 4 1 8 5 7

Bước 7 Đánh giá chất lượng thế hệ quần thể mới