摘要
针对战区装备保障点动态选址问题的广义最大覆盖选址模型,综合分析传统的启发式算法全局、局部搜索中的优缺点,提出一种基于BP神经网络的遗传模拟退火算法,并将其运用于战区装备保障点动态选址决策实际问题中,对该算法进行了仿真研究,给出具体实例的仿真结果验证了该算法求解最优解的高效性以及运算的高收敛速度。
Considering the generalized maximal covering location model of dynamic locating on war zone equipments support system,we synthetically analyses the virtues and disadvantages of conventional total and partial searching algorithm,presents an algorithm based on BP neural network in genetic algorithm and simulated annealing algorithm,and applies this algorithm to the problem of dynamic locating,researches this algorithm＇s simulation,analyzes the simulation result.This algorithm can improve the solving convergence speed and precision of the best solution.
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2012年第12期27-30,共4页
Fire Control & Command Control
基金
国家自然科学基金(70471042
70601011)
海军工程大学自然科学基金资助项目(HGDQNJJ11038)
关键词
遗传算法
BP神经网络
模拟退火算法
动态选址
仿真
genetic algorithm
BP neural network
simulated annealing algorithm
dynamic locating
simulation
作者简介
董鹏（1980-），男，山东淄博人，博士研究生，讲师，研究方向：网络优化、装备保障管理。
