A Study on the Effect of Tank Engagement Range Extension Using Hybrid Genetic Algorithm
Abstract
현대 전장에서는 제한된 자원을 활용하여 최대의 작전 효과를 달성하는 것이 매우 중요한 과제로, 전차 전술에서도 교전거리 증대가 작전 성과와 자원 효율성에 큰 영향을 미친다. 본 연구는 확장된 Set Covering Problem(SCP)을 격자 기반 전장 모델에 적용하고, Greedy 휴리스틱으로 초기 해를 구성한 뒤 토너먼트 선택, 단일점 교차, 돌연변이 연산을 포함하는 하이브리드 유전알고리즘(Hybrid Genetic Algorithm)으로 최적 전차 배치를 탐색하여 교전거리 증가효과를 분석하였다. 작전목적의 우선순위는 (1) 적 전차 제압, (2) 작전지역 통제, (3) 아군 전차 수 최소화 순으로 선정하였고, 교전거리 3km, 5.5km, 8km, 10km 네 가지 시나리오를 동일격자에 고정된 10대의 적 전차를 대상으로 실험하였다. 실험 결과, 모든 시나리오에서 100% 적 전차를 제압하였으며, 교전거리 증가에 따라 작전목적 달성에 소요되는 전차 수는 감소하고, 작전지역 통제율과 각개 전차의 작전 효율성이 유의미한 수준으로 향상된 것으로 나타났다. 이와 같이 본 연구는 미래 전차 무장 통합 및 운용방안 수립, 전차부대 구조 검토 등에 하이브리드 유전알고리즘을 이용한 작전효과분석 적용 가능성을 제시하였다.
Fields of Study & Subjects
Military Defense Systems Analysis
Military Strategy and Technology
Metaheuristic Optimization Algorithms Research
Publication details
- Journal / source
- Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
- Volume
- 27
- Issue
- 1
- Pages
- 364–370
- Publication date
- 31 January 2026
- Language
- EN