本发明涉及数据处理，尤其涉及一种基于信息熵拍卖算法的武器目标分配方法。
背景技术：
1、基于信息熵拍卖算法的武器目标分配方法是一种基于信息熵拍卖机制，通过竞价来分配资源和任务的算法，可以有效用于解决多武器多目标分配的问题，其中，“武器”等价于拍卖过程中的“投标人”，“目标”等价于拍卖过程中的“商品”，“打击效能”等价于拍卖过程中的“商品价值”，“打击费用”等价于拍卖过程中的“商品报价”，“打击收益”等价于拍卖过程中的“竞拍收益”。
2、传统基于拍卖机制的武器目标分配算法在更新武器目标打击费用时，是通过计算最优利润和次优利润之间的利润空间来确定的，然而当多个武器的最优收益目标为同一目标且这些武器对该目标的利润空间相同时，会导致同一个目标被多个武器同时分配，使算法失效。为避免这种情况，一般的做法是在武器目标打击费用更新公式中增加随机数，但是这种随机性会导致重复多次计算结果不同，从而影响分布式计算结果的一致性。
3、有鉴于此，如何在算法失效的情况下消除随机性，有效保障分布式计算结果的一致性成为亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本发明提供一种基于信息熵拍卖算法的武器目标分配方法以及一种基于信息熵拍卖算法的武器目标分配装置，用以至少解决现有技术中当多个武器的最优收益为同一目标且这些武器对该目标的利润空间相同，使得同一个目标被多个武器同时分配时，导致算法失效的问题。
2、根据本发明实施例的第一方面，提供一种基于信息熵拍卖算法的武器目标分配方法，包括：
3、获取各个武器对各个目标的打击效能，生成武器对目标的打击效能矩阵，并初始化武器目标分配结果矩阵和武器目标打击费用矩阵；
4、根据所述武器目标分配结果矩阵，判断是否存在武器未分配目标，响应于所述武器目标分配结果矩阵中任一武器未分配目标，则对未分配武器进行目标分配；
5、根据所述打击效能矩阵和所述武器目标打击费用矩阵，计算所述未分配武器对各个目标的打击收益，生成打击收益向量，基于所述打击收益向量，为所述未分配武器分配最优收益对应的目标，并对所述武器目标分配结果矩阵进行更新；
6、根据所述未分配武器的打击收益向量，计算收益信息熵；
7、根据所述打击收益向量，基于最优收益和次优收益计算所述未分配武器利润空间，结合所述未分配武器的收益信息熵，计算所述未分配武器对最优收益目标的打击费用，并对所述武器目标打击费用矩阵进行更新；
8、基于更新后的武器目标打击费用矩阵，获取所有武器对所述最优收益目标的打击费用，生成打击费用向量，若所述未分配武器对目标的打击费用不是最大值，则取消为所述未分配武器分配所述最优收益对应的目标，并对所述武器目标分配结果矩阵进行更新；
9、基于更新后的武器目标打击费用矩阵，更新所述未分配武器对所有目标的打击费用；
10、循环执行上述查询计算过程，直到对所有武器均完成一次查询计算，则本轮分配结束，对算法收敛性进行判定，若判断算法不收敛，则进入下一轮分配计算，令所有武器均未完成查询计算，重新开始执行上述查询计算过程，若判定算法收敛，输出此时的武器目标分配结果矩阵。
11、可选地，所述初始化武器目标分配结果矩阵和武器目标打击费用矩阵，包括：
12、将武器目标分配结果矩阵和武器目标打击费用矩阵中的要素设置为零，其中，所述武器目标分配结果矩阵中零元素为初始状态下，未对各个武器进行目标的分配；所述武器目标打击费用矩阵中零元素为初始状态下，各个武器对各个目标的起始打击费用为零。
13、可选地，根据所述未分配武器的打击收益向量，计算收益信息熵，包括：
14、根据下述计算公式，计算武器i的收益信息熵：
15、
16、
17、其中，ei为收益信息熵；i为武器；j为目标；gij为武器i对目标j的打击收益；k为与自然数n相关的常数，其中，可令k＝1/ln(n)。
18、根据本发明实施例的第二方面，提供一种基于信息熵拍卖算法的武器目标分配装置，包括：
19、初始化模块，被配置为获取各个武器对各个目标的打击效能，生成武器对目标的打击效能矩阵，并初始化武器目标分配结果矩阵和武器目标打击费用矩阵；
20、查询判断模块，被配置为根据所述武器目标分配结果矩阵，判断是否存在武器未分配目标，响应于所述武器目标分配结果矩阵中任一武器未分配目标，则对未分配武器进行目标分配；
21、预分配模块，被配置为根据所述打击效能矩阵和所述武器目标打击费用矩阵，计算所述未分配武器对各个目标的打击收益，生成打击收益向量，基于所述打击收益向量，为所述未分配武器分配最优收益对应的目标，并对所述武器目标分配结果矩阵进行更新；
22、信息熵计算模块，被配置为根据所述未分配武器的打击收益向量，计算收益信息熵；
23、费用计算模块，被配置为根据所述打击收益向量，基于最优收益和次优收益计算所述未分配武器利润空间，结合所述未分配武器的收益信息熵，计算所述未分配武器对最优收益目标的打击费用，并对所述武器目标打击费用矩阵进行更新；
24、结果校验模块，被配置为基于更新后的武器目标打击费用矩阵，获取所有武器对所述最优收益目标的打击费用，生成打击费用向量，若所述未分配武器对目标的打击费用不是最大值，则取消为所述未分配武器分配所述最优收益对应的目标，并对所述武器目标分配结果矩阵进行更新；
25、费用更新模块，被配置为基于更新后的武器目标打击费用矩阵，更新所述未分配武器对所有目标的打击费用；
26、循环判断模块，被配置为循环执行上述查询计算过程，直到对所有武器均完成一次查询计算，则本轮分配结束，对算法收敛性进行判定，若判断算法不收敛，则进入下一轮分配计算，令所有武器均未完成查询计算，重新开始执行上述查询计算过程，若判定算法收敛，输出此时的武器目标分配结果矩阵。
27、可选地，所述初始化模块，包括：
28、将武器目标分配结果矩阵和武器目标打击费用矩阵中的要素设置为零，其中，所述武器目标分配结果矩阵中零元素为初始状态下，未对各个武器进行目标的分配；所述武器目标打击费用矩阵中零元素为初始状态下，各个武器对各个目标的起始打击费用为零。
29、可选地，所述信息熵计算模块，包括：
30、根据下述计算公式，计算武器i的收益信息熵：
31、
32、
33、其中，ei为收益信息熵；i为武器；j为目标；gij为武器i对目标j的打击收益；k为与自然数n相关的常数，其中，可令k＝1/ln(n)。
34、本技术实施例提供了一种基于信息熵拍卖算法的武器目标分配方法，通过在武器目标分配算法中引入信息熵，根据武器目标打击收益向量的信息熵和利润空间，对武器目标打击费用矩阵进行更新，通过循环迭代直至武器目标打击费用矩阵维持稳定，基于此时的武器目标分配结果矩阵，为各个武器分配最优目标，可以解决传统基于拍卖机制的武器目标分配算法中可能出现的重复分配的情况，在避免算法失效的情况下，消除随机性，有效保障分布式计算结果的一致性。
35、上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
1.一种基于信息熵拍卖算法的武器目标分配方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始化武器目标分配结果矩阵和武器目标打击费用矩阵，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述未分配武器的打击收益向量，计算收益信息熵，包括：
4.一种基于信息熵拍卖算法的武器目标分配装置，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述初始化模块，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述信息熵计算模块，包括：
