本文提出一种新的K Winners Take All神经网络 :High Speed K Winners Take All(HS K WTA) .HS K WTA是以竞争学习算法为基础 .HS K WTA能够从任何一个数集中 ,识别出K个较大的数 ,或较小的数 .本文给出HS K WTA算法及算法复杂性的分析...本文提出一种新的K Winners Take All神经网络 :High Speed K Winners Take All(HS K WTA) .HS K WTA是以竞争学习算法为基础 .HS K WTA能够从任何一个数集中 ,识别出K个较大的数 ,或较小的数 .本文给出HS K WTA算法及算法复杂性的分析结果 .结果显示HS K WTA要比Winstrons更好 ,更容易硬件实现 ,更稳定 ,尤其所取的数集中的数较大时 .展开更多
现代战争中,跨平台武器单元的协同利用,是合同编队体系的重要内容,作战方式也正由平台级协同向着能力要素级协同转变,这对武器目标分配问题的解决提出了更大挑战。本文将武器单元的最小划分单位细化到能力要素级,以毁伤概率与成本消耗...现代战争中,跨平台武器单元的协同利用,是合同编队体系的重要内容,作战方式也正由平台级协同向着能力要素级协同转变,这对武器目标分配问题的解决提出了更大挑战。本文将武器单元的最小划分单位细化到能力要素级,以毁伤概率与成本消耗为优化目标,面向多种来袭目标的编队防空场景,提出了跨平台武器目标分配算法。同时,基于混沌映射提出了混沌种群重构(chaotic population reconstruction,CPR)机制,并结合带存档的自适应差分进化(adaptive differential evolution with optional external archive,JADE)算法提出了CPR-JADE算法,利用CPR机制可以帮助算法在解决高维复杂约束问题时跳出局部最优。再将其运用到武器目标分配模型上,实现了对模型的高效求解。最后,通过在多种数据规模下与其他进化优化算法的仿真对比试验分析,验证了所提方法的正确性与有效性。展开更多
文摘本文提出一种新的K Winners Take All神经网络 :High Speed K Winners Take All(HS K WTA) .HS K WTA是以竞争学习算法为基础 .HS K WTA能够从任何一个数集中 ,识别出K个较大的数 ,或较小的数 .本文给出HS K WTA算法及算法复杂性的分析结果 .结果显示HS K WTA要比Winstrons更好 ,更容易硬件实现 ,更稳定 ,尤其所取的数集中的数较大时 .
文摘现代战争中,跨平台武器单元的协同利用,是合同编队体系的重要内容,作战方式也正由平台级协同向着能力要素级协同转变,这对武器目标分配问题的解决提出了更大挑战。本文将武器单元的最小划分单位细化到能力要素级,以毁伤概率与成本消耗为优化目标,面向多种来袭目标的编队防空场景,提出了跨平台武器目标分配算法。同时,基于混沌映射提出了混沌种群重构(chaotic population reconstruction,CPR)机制,并结合带存档的自适应差分进化(adaptive differential evolution with optional external archive,JADE)算法提出了CPR-JADE算法,利用CPR机制可以帮助算法在解决高维复杂约束问题时跳出局部最优。再将其运用到武器目标分配模型上,实现了对模型的高效求解。最后,通过在多种数据规模下与其他进化优化算法的仿真对比试验分析,验证了所提方法的正确性与有效性。
