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题名求解武器目标分配问题的改进粒子群算法
被引量：13
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作者
李欣然
樊永生
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机构
中北大学电子与计算机科学技术学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2014年第12期58-61,共4页
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基金
国家自然科学基金(61004127)
山西省自然科学基金资助项目(2013011017-7)
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文摘
在建立多种类型武器目标分配模型的基础上,提出了一种求解该模型的改进粒子群算法。首先,定义粒子聚焦距离变化率,使惯性权重依据聚焦距离变化率自适应调整;其次,采用速度最大值线性递减的策略平衡算法收敛精度与全局寻优能力之间的矛盾;最后,粒子替换策略使算法改善了因自适应惯性权重的引入而造成收敛速度变慢的问题。仿真结果表明,提出模型和算法合理有效,算法收敛快,适合求解各种种群规模的武器目标分配问题。
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关键词
粒子群优化算法(PSO)
聚焦距离变化率
自适应惯性权重
速度最大值线性递减
粒子替换
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Keywords
particle swarm optimization
focus distance changing rate
self-adaptive inertia weight
maximum speed linear regression
particle replacement
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于寿命的粒子群算法研究
被引量：5
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作者
刘建军
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机构
德州学院计算机系
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2011年第6期157-160,共4页
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基金
山东省教育厅科研发展计划项目(J08LJ54)
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文摘
针对粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,提出了一种具有寿命的PSO(LS-PSO),算法赋予gbest有限的寿命,并且根据其引导能力对寿命进行自适应调整。当gbest耗尽其寿命时,它将失去领导能力,并被一个新产生并经测试具有足够引导能力的粒子所代替,继续引导群体搜索解空间的不同区域,并在两个单峰标准测试函数和六个多峰标准测试函数上对算法进行了测试。结果表明,LS-PSO比传统PSO及改进算法CLPSO有更好的求解精度和收敛速度。
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关键词
粒子群优化
局部最优
有限寿命
粒子替换
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Keywords
Particle swarm optimisation Local optimal Limited life expectancy Particle replacement
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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