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基于粒子群算法的训练仿真想定优化生成方法
被引量：
4
1
作者
龚建兴
王子沐
杨奇龙
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期1860-1870,共11页
针对训练仿真想定中的训练效果不够理想的问题,为了获得训练效果更好的训练仿真想定,对训练仿真想定进行了优化,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的训练仿真想定生成方法。以改进威力场模型的态势评估方法为基础构建了适应度函数,在计...
针对训练仿真想定中的训练效果不够理想的问题,为了获得训练效果更好的训练仿真想定,对训练仿真想定进行了优化,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的训练仿真想定生成方法。以改进威力场模型的态势评估方法为基础构建了适应度函数,在计算机仿真软件中结合改进的层次分析法(AHP)确定能力权重参数;并以作战平台的属性具体实例化粒子,改进了粒子群算法求解训练仿真想定的优化方案。使用计算机仿真案例对方法进行验证,并在计算机仿真平台上比较了优化前后的训练仿真想定结果。结果表明:该方法能对训练仿真想定的难度进行调整,可有效帮助优化生成训练仿真想定,帮助解决训练仿真想定优化生成问题。
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关键词
训练仿真想定
粒子群优化算法
适应度函数
威力场模型
层次分析法
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职称材料
题名
基于粒子群算法的训练仿真想定优化生成方法
被引量：
4
1
作者
龚建兴
王子沐
杨奇龙
机构
国防科技大学智能科学学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期1860-1870,共11页
文摘
针对训练仿真想定中的训练效果不够理想的问题,为了获得训练效果更好的训练仿真想定,对训练仿真想定进行了优化,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的训练仿真想定生成方法。以改进威力场模型的态势评估方法为基础构建了适应度函数,在计算机仿真软件中结合改进的层次分析法(AHP)确定能力权重参数;并以作战平台的属性具体实例化粒子,改进了粒子群算法求解训练仿真想定的优化方案。使用计算机仿真案例对方法进行验证,并在计算机仿真平台上比较了优化前后的训练仿真想定结果。结果表明:该方法能对训练仿真想定的难度进行调整,可有效帮助优化生成训练仿真想定,帮助解决训练仿真想定优化生成问题。
关键词
训练仿真想定
粒子群优化算法
适应度函数
威力场模型
层次分析法
Keywords
training simulation scenario
PSO
fitness function
power field model
AHP
分类号
TP391 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群算法的训练仿真想定优化生成方法
龚建兴
王子沐
杨奇龙
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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