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基于进化粒子群算法的联合火力打击任务规划方法
被引量：
9
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作者
刘昊
宋敬峰
陈超
《舰船电子工程》
2020年第4期21-26,47,共7页
针对联合火力打击任务规划中对兵力、火力与目标动态分配优化困难的问题,提出一种基于粒子群算法的联合火力打击任务规划智能优化算法。该算法以粒子群算法为基础,模拟鸟群的觅食行为设计智能优化算法,并在标准算法基础上引入遗传算法...
针对联合火力打击任务规划中对兵力、火力与目标动态分配优化困难的问题,提出一种基于粒子群算法的联合火力打击任务规划智能优化算法。该算法以粒子群算法为基础,模拟鸟群的觅食行为设计智能优化算法,并在标准算法基础上引入遗传算法中的生物优胜劣汰机制,提升算法的迭代效率和全局寻优精度,根据联合火力打击任务规划的内在制约条件设计了衡量任务规划各方面综合性能的评估指标模型,并通过熵权法和理想点法获取联合火力打击任务规划综合评分。仿真结果表明:进化粒子群算法较标准粒子群算法和遗传算法具有更优越的迭代收敛效率和全局寻优能力,具备解决联合火力打击任务规划智能优化问题的能力。
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关键词
进化粒子群算法
联合作战
火力打击任务规划
遗传算法
熵权法
理想点法
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题名
基于进化粒子群算法的联合火力打击任务规划方法
被引量：
9
1
作者
刘昊
宋敬峰
陈超
机构
国防大学联合作战学院
[
[
出处
《舰船电子工程》
2020年第4期21-26,47,共7页
文摘
针对联合火力打击任务规划中对兵力、火力与目标动态分配优化困难的问题,提出一种基于粒子群算法的联合火力打击任务规划智能优化算法。该算法以粒子群算法为基础,模拟鸟群的觅食行为设计智能优化算法,并在标准算法基础上引入遗传算法中的生物优胜劣汰机制,提升算法的迭代效率和全局寻优精度,根据联合火力打击任务规划的内在制约条件设计了衡量任务规划各方面综合性能的评估指标模型,并通过熵权法和理想点法获取联合火力打击任务规划综合评分。仿真结果表明:进化粒子群算法较标准粒子群算法和遗传算法具有更优越的迭代收敛效率和全局寻优能力,具备解决联合火力打击任务规划智能优化问题的能力。
关键词
进化粒子群算法
联合作战
火力打击任务规划
遗传算法
熵权法
理想点法
Keywords
evolutionary particle swarm optimization
joint operations
firepower mission planning
genetic algorithm
entro⁃py weight method
ideal point method
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于进化粒子群算法的联合火力打击任务规划方法
刘昊
宋敬峰
陈超
《舰船电子工程》
2020
9
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