《表2 目标威胁度：基于DDE改进蝙蝠算法的动态火力分配方法》

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《基于DDE改进蝙蝠算法的动态火力分配方法》

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为了验证本文提出的DDE-BA算法解决动态火力分配问题的有效性及其性能，利用不同算法针对同一规模的案例数据进行解算，对比算法有基于精英保留策略改进的遗传算法、文献[13]的粒子群算法和基本蝙蝠算法。实验数据部分来源于文献[13]。联系本文第1节动态火力分配模型部分，设在某时刻t下，我方武器火力数量如表1所示，可对应模型中的变量qit；目标对我方的威胁度如表2所示，可对应模型中的THjt；而不同类武器对不同目标的打击效率如表3所示，可对应模型中的pij。