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改进多目标鲸鱼优化算法的武器目标分配研究
被引量：
2
1
作者
邱少明
刘良成
+2 位作者
杜秀丽
吕亚娜
王建伟
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第12期248-254,276,共8页
针对武器目标分配问题中存在求解精度低的问题,提出一种改进多目标鲸鱼优化算法(CMMWOA)的武器目标分配方法。通过分别计算鲸鱼个体的非支配等级和拥挤度大小,对鲸鱼种群进行排序,并在父代和子代个体中筛选出优秀个体组成下一代鲸鱼个体...
针对武器目标分配问题中存在求解精度低的问题,提出一种改进多目标鲸鱼优化算法(CMMWOA)的武器目标分配方法。通过分别计算鲸鱼个体的非支配等级和拥挤度大小,对鲸鱼种群进行排序,并在父代和子代个体中筛选出优秀个体组成下一代鲸鱼个体,同时加入交叉和变异机制,增加鲸鱼种群间多样性。仿真结果表明,CMMWOA在5个多目标测试函数中,具有更好的寻优能力,在武器目标分配模型中,CMMWOA与其他算法那相比,在相同的条件下得到的目标分配的打击效果也是最大,验证了CMMWOA的有效性。
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关键词
多目标鲸鱼优化算法
武器
目标
分配
非支配关系
拥挤度大小
精英选择
交叉
变异
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职称材料
基于多目标鲸鱼优化算法的动态武器目标分配
被引量：
7
2
作者
邱少明
柏陈城
+1 位作者
吕亚娜
李傲
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期153-159,共7页
针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algori...
针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。
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关键词
动态武器
目标
分配
多目标鲸鱼优化算法
LOGISTIC映射
非支配等级
拥挤度
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职称材料
基于NSWOA-ELM算法的水稻冠层氮素含量反演方法
3
作者
于丰华
曹慧妮
+4 位作者
金忠煜
王楠
李世隆
孙道明
许童羽
《农业机械学报》
北大核心
2025年第7期532-540,共9页
以水稻为研究对象,获取波长400~1 000 nm范围内的水稻冠层高光谱反射率。采用Savitzky-Golay卷积平滑方法对高光谱数据进行预处理,并通过连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)选择特征波长。在此基础上,提出了一种基于...
以水稻为研究对象,获取波长400~1 000 nm范围内的水稻冠层高光谱反射率。采用Savitzky-Golay卷积平滑方法对高光谱数据进行预处理,并通过连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)选择特征波长。在此基础上,提出了一种基于多目标鲸鱼优化算法(Non-dominated Sorting whale optimization algorithm,NSWOA)优化的极限学习机(Extreme learning machine,ELM)模型,用于反演水稻冠层氮素含量。利用误差反向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)和ELM模型,与NSWOA优化后的ELM模型进行对比。结果表明,SPA算法筛选出的特征波长为400、440、487、542、589、660、675、739、766、808、878、912、949 nm。使用筛选后的特征波长反射率构建NSWOA-ELM水稻冠层氮素含量反演模型效果最好,训练集R^(2)为0.859 3,RMSE为0.200 2 mg/g;验证集R^(2)为0.854 3,RMSE为0.206 9 mg/g。与BP神经网络和ELM模型相比,NSWOA-ELM在预测能力和模型稳定性方面具有显著优势。综上,基于NSWOA-ELM的水稻冠层氮素含量反演模型能够为水稻生长状况的描述及精准施肥提供可靠支持。
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关键词
水稻冠层
氮素
高光谱
多目标鲸鱼优化算法
极限学习机
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职称材料
题名
改进多目标鲸鱼优化算法的武器目标分配研究
被引量：
2
1
作者
邱少明
刘良成
杜秀丽
吕亚娜
王建伟
机构
大连大学通信与网络重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第12期248-254,276,共8页
基金
中央军委装备发展部领域基金项目(6140002010101,6140001030111)。
文摘
针对武器目标分配问题中存在求解精度低的问题,提出一种改进多目标鲸鱼优化算法(CMMWOA)的武器目标分配方法。通过分别计算鲸鱼个体的非支配等级和拥挤度大小,对鲸鱼种群进行排序,并在父代和子代个体中筛选出优秀个体组成下一代鲸鱼个体,同时加入交叉和变异机制,增加鲸鱼种群间多样性。仿真结果表明,CMMWOA在5个多目标测试函数中,具有更好的寻优能力,在武器目标分配模型中,CMMWOA与其他算法那相比,在相同的条件下得到的目标分配的打击效果也是最大,验证了CMMWOA的有效性。
关键词
多目标鲸鱼优化算法
武器
目标
分配
非支配关系
拥挤度大小
精英选择
交叉
变异
Keywords
Multi-objective whale optimization algorithm
Weapon target allocation
Non-dominant relationship
Crowding degree
Elite selection
Crossover Mutation
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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职称材料
题名
基于多目标鲸鱼优化算法的动态武器目标分配
被引量：
7
2
作者
邱少明
柏陈城
吕亚娜
李傲
机构
大连大学通信与网络重点实验室
出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期153-159,共7页
文摘
针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。
关键词
动态武器
目标
分配
多目标鲸鱼优化算法
LOGISTIC映射
非支配等级
拥挤度
Keywords
dynamic weapon target allocation
multi-objective whale optimization algorithm
logistic mapping
non-dominance hierarchy
congestion
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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职称材料
题名
基于NSWOA-ELM算法的水稻冠层氮素含量反演方法
3
作者
于丰华
曹慧妮
金忠煜
王楠
李世隆
孙道明
许童羽
机构
沈阳农业大学信息与电气工程学院
国家数字农业区域创新分中心(东北)
出处
《农业机械学报》
北大核心
2025年第7期532-540,共9页
基金
辽宁省教育厅平台项目(JYTPT2024002)
国家自然科学基金青年项目(32201652)
辽宁省自然科学基金面上项目(2023-MSLH-283)。
文摘
以水稻为研究对象,获取波长400~1 000 nm范围内的水稻冠层高光谱反射率。采用Savitzky-Golay卷积平滑方法对高光谱数据进行预处理,并通过连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)选择特征波长。在此基础上,提出了一种基于多目标鲸鱼优化算法(Non-dominated Sorting whale optimization algorithm,NSWOA)优化的极限学习机(Extreme learning machine,ELM)模型,用于反演水稻冠层氮素含量。利用误差反向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)和ELM模型,与NSWOA优化后的ELM模型进行对比。结果表明,SPA算法筛选出的特征波长为400、440、487、542、589、660、675、739、766、808、878、912、949 nm。使用筛选后的特征波长反射率构建NSWOA-ELM水稻冠层氮素含量反演模型效果最好,训练集R^(2)为0.859 3,RMSE为0.200 2 mg/g;验证集R^(2)为0.854 3,RMSE为0.206 9 mg/g。与BP神经网络和ELM模型相比,NSWOA-ELM在预测能力和模型稳定性方面具有显著优势。综上,基于NSWOA-ELM的水稻冠层氮素含量反演模型能够为水稻生长状况的描述及精准施肥提供可靠支持。
关键词
水稻冠层
氮素
高光谱
多目标鲸鱼优化算法
极限学习机
Keywords
rice canopy
nitrogen
hyperspectral
non-dominated sorting whale optimization algorithm
extreme learning machine
分类号
S511 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进多目标鲸鱼优化算法的武器目标分配研究
邱少明
刘良成
杜秀丽
吕亚娜
王建伟
《计算机应用与软件》
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多目标鲸鱼优化算法的动态武器目标分配
邱少明
柏陈城
吕亚娜
李傲
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于NSWOA-ELM算法的水稻冠层氮素含量反演方法
于丰华
曹慧妮
金忠煜
王楠
李世隆
孙道明
许童羽
《农业机械学报》
北大核心
2025
0
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