收稿日期：2022-06-18修回日期：2022-08-27作者简介：李闪（1997—），男，河南商丘人，硕士研究生。研究方向：系统工程。通信作者：王新宇（1973—），男，山西太原人，研究员。研究方向：指挥控制系统。摘要：在使用遗传算法求解多目标的防空火力问题中，遗传算法的参数选择直接影响分配结果好坏，且分配结果差异性大。针对这种问题，根据防空火力和空中目标的特点建立相应的数学模型，结合量子遗传算法来解决多目标火力分配难题。数据仿真结果表明，量子遗传算法在解决多目标火力分配问题中有较强的可行性和有效性，火力分配结果与遗传算法相比在最优解与稳定性上均有所提升。关键词：多目标防空；火力分配；遗传算法；量子遗传算法中图分类号：TJ01；TP391文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1002-0640.2023.05.008引用格式：李闪，王新宇，麻志强，等.基于量子遗传算法的火力分配［J］.火力与指挥控制，2023，48（5）：53-57.基于量子遗传算法的火力分配李闪，王新宇*，麻志强，卫景宠，田杰（北方自动控制技术研究所，太原030006）FirepowerDistributionBasedonQuantumGeneticAlgorithmLIShan，WANGXinyu*，MAZhiqiang，WEIJingchong，TIANJie（NorthAutomaticControlTechnologyInstitute，Taiyuan030006，China）Abstract：Whenthegeneticalgorithmisusedtosolvethefirepowerdistributioninairdefensewithmultipletargets.theselectionofparametersofgeneticalgorithmdirectlyaffectsthequalityofthedistributionresults，andthedistributionresultsvarygreatly.Aimingatthisproblem，thecorrespondingmathematicalmodelisestablishedaccordingtothecharacteristicsofairdefensefirepowerandairtargets，andthequantumgeneticalgorithmiscombinedtosolvetheproblemofmulti-targetfirepowerallocation.Thedatasimulationresultsshowthatthequantumgeneticalgorithmhasstrongfeasibilityandeffectivenessinsolvingthemulti-targetfirepowerallocationproblem，andthefirepowerallocationresultshaveimprovedintheoptimalsolutionandstabilitycomparedwiththegeneticalgorithm.Keywords：multi-targetairdefense；firepowerdistribution；geneticalgorithm；quantumgeneticalgo-rithmCitationformat：LIS，WANGXY，MAZQ，etal.Firepowerdistributionbasedonquantumgeneticalgorithm［J］.FireControl&CommandControl，2023，48（5）：53-57.0引...
