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求解武器目标分配问题的改进粒子群算法
被引量：
13
1
作者
李欣然
樊永生
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2014年第12期58-61,共4页
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...
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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职称材料
题名
求解武器目标分配问题的改进粒子群算法
被引量：
13
1
作者
李欣然
樊永生
机构
中北大学电子与计算机科学技术学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2014年第12期58-61,共4页
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)
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。
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
Keywords
particle swarm optimization
focus distance changing rate
self-adaptive inertia weight
maximum speed linear regression
particle replacement
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
求解武器目标分配问题的改进粒子群算法
李欣然
樊永生
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2014
13
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