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Dynamic Weapon Target Assignment Based on Intuitionistic Fuzzy Entropy of Discrete Particle Swarm 被引量:17
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作者 Yi Wang Jin Li +1 位作者 Wenlong Huang Tong Wen 《China Communications》 SCIE CSCD 2017年第1期169-179,共11页
Aiming at the problems of convergence-slow and convergence-free of Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm(DPSO) in solving large scale or complicated discrete problem, this article proposes Intuitionistic Fuzz... Aiming at the problems of convergence-slow and convergence-free of Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm(DPSO) in solving large scale or complicated discrete problem, this article proposes Intuitionistic Fuzzy Entropy of Discrete Particle Swarm Optimization(IFDPSO) and makes it applied to Dynamic Weapon Target Assignment(WTA). First, the strategy of choosing intuitionistic fuzzy parameters of particle swarm is defined, making intuitionistic fuzzy entropy as a basic parameter for measure and velocity mutation. Second, through analyzing the defects of DPSO, an adjusting parameter for balancing two cognition, velocity mutation mechanism and position mutation strategy are designed, and then two sets of improved and derivative algorithms for IFDPSO are put forward, which ensures the IFDPSO possibly search as much as possible sub-optimal positions and its neighborhood and the algorithm ability of searching global optimal value in solving large scale 0-1 knapsack problem is intensified. Third, focusing on the problem of WTA, some parameters including dynamic parameter for shifting firepower and constraints are designed to solve the problems of weapon target assignment. In addition, WTA Optimization Model with time and resource constraints is finally set up, which also intensifies the algorithm ability of searching global and local best value in the solution of WTA problem. Finally, the superiority of IFDPSO is proved by several simulation experiments. Particularly, IFDPSO, IFDPSO1~IFDPSO3 are respectively effective in solving large scale, medium scale or strict constraint problems such as 0-1 knapsack problem and WTA problem. 展开更多
关键词 intuitionistic fuzzy entropy discrete particle swarm optimization algorithm 0-1 knapsack problem weapon target assignment
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Multi-Objective Task Assignment for Maximizing Social Welfare in Spatio-Temporal Crowdsourcing 被引量:3
2
作者 Shengnan Wu Yingjie Wang Xiangrong Tong 《China Communications》 SCIE CSCD 2021年第11期11-25,共15页
With the development of the Internet of Things(IoT),spatio-temporal crowdsourcing(mobile crowdsourcing)has become an emerging paradigm for addressing location-based sensing tasks.However,the delay caused by network tr... With the development of the Internet of Things(IoT),spatio-temporal crowdsourcing(mobile crowdsourcing)has become an emerging paradigm for addressing location-based sensing tasks.However,the delay caused by network transmission has led to low data processing efficiency.Fortunately,edge computing can solve this problem,effectively reduce the delay of data transmission,and improve data processing capacity,so that the crowdsourcing platform can make better decisions faster.Therefore,this paper combines spatio-temporal crowdsourcing and edge computing to study the Multi-Objective Optimization Task Assignment(MOO-TA)problem in the edge computing environment.The proposed online incentive mechanism considers the task difficulty attribute to motivate crowd workers to perform sensing tasks in the unpopular area.In this paper,the Weighted and Multi-Objective Particle Swarm Combination(WAMOPSC)algorithm is proposed to maximize both platform’s and crowd workers’utility,so as to maximize social welfare.The algorithm combines the traditional Linear Weighted Summation(LWS)algorithm and Multi-Objective Particle Swarm Optimization(MOPSO)algorithm to find pareto optimal solutions of multi-objective optimization task assignment problem as much as possible for crowdsourcing platform to choose.Through comparison experiments on real data sets,the effectiveness and feasibility of the proposed method are evaluated. 展开更多
关键词 spatio-temporal crowdsourcing edge computing task assignment multi-objective optimization particle swarm optimization Pareto optimal solution
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AMTS:Adaptive Multi-Objective Task Scheduling Strategy in Cloud Computing
3
作者 HE Hua XU Guangquan +1 位作者 PANG Shanchen ZHAO Zenghua 《China Communications》 SCIE CSCD 2016年第4期162-171,共10页
Task scheduling in cloud computing environments is a multi-objective optimization problem, which is NP hard. It is also a challenging problem to find an appropriate trade-off among resource utilization, energy consump... Task scheduling in cloud computing environments is a multi-objective optimization problem, which is NP hard. It is also a challenging problem to find an appropriate trade-off among resource utilization, energy consumption and Quality of Service(QoS) requirements under the changing environment and diverse tasks. Considering both processing time and transmission time, a PSO-based Adaptive Multi-objective Task Scheduling(AMTS) Strategy is proposed in this paper. First, the task scheduling problem is formulated. Then, a task scheduling policy is advanced to get the optimal resource utilization, task completion time, average cost and average energy consumption. In order to maintain the particle diversity, the adaptive acceleration coefficient is adopted. Experimental results show that the improved PSO algorithm can obtain quasi-optimal solutions for the cloud task scheduling problem. 展开更多
关键词 quality of service cloud computing multi-objective task scheduling particle swarm optimization(PSO) small position value(SPV)
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Optimization of Multi-Project Multi-Site Location Based on MOPSOs
4
作者 ZHANG Yong GONG Dun-wei ZHOU Yong 《Journal of China University of Mining and Technology》 EI 2006年第2期167-170,共4页
Multi-project multi-site location problems are multi-objective combinational optimization ones with discrete variables which are hard to solve. To do so, the case of particle swarm optimization is considered due to it... Multi-project multi-site location problems are multi-objective combinational optimization ones with discrete variables which are hard to solve. To do so, the case of particle swarm optimization is considered due to its useful char- acteristics such as easy implantation, simple parameter settings and fast convergence. First these problems are trans- formed into ones with continuous variables by defining an equivalent probability matrix in this paper, then multi-objective particle swarm optimization based on the minimal particle angle is used to solve them. Methods such as continuation of discrete variables, update of particles for matrix variables, normalization of particle position and evalua- tion of particle fitness are presented. Finally the efficiency of the proposed method is validated by comparing it with other methods on an eight-project-ten-site location problem. 展开更多
关键词 multi-project location problems multi-objective optimization particle swarm optimization
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基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划
5
作者 广鑫 耿增显 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期119-122,共4页
飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权... 飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权值。结合Voronoi图弧权值计算结果与无人机飞行航程、威胁、电池效能代价构建适应度函数,通过离散粒子群算法不断进行迭代寻优,得到集群无人机的最佳飞行路径。实验结果表明,所提方法在集群无人机路径规划中具有较高的执行效率和成功率,具有良好的实际应用前景。 展开更多
关键词 离散粒子群算法 集群无人机 路径规划 人工势场 VORONOI图 适应度函数
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公路隧道风光水储互补发电系统容量配置研究
6
作者 李金 林志 +3 位作者 于冲冲 尹恒 刘超铭 黄可心 《隧道建设(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第S01期124-130,共7页
为降低公路隧道的电力运营成本,探究可再生能源互补发电系统在公路隧道的应用前景,研究合适的容量配置求解方法。建立利用风、光、水和储能设备的互补发电系统为公路隧道提供电力资源。以特长公路隧道(总长7.1 km)为估算模型,采用改进... 为降低公路隧道的电力运营成本,探究可再生能源互补发电系统在公路隧道的应用前景,研究合适的容量配置求解方法。建立利用风、光、水和储能设备的互补发电系统为公路隧道提供电力资源。以特长公路隧道(总长7.1 km)为估算模型,采用改进后的粒子群优化算法,即离散型自适应粒子群优化算法,以全生命周期的建设成本和设备维护成本最小为目标函数,以缺电负荷率(LPSP)和储能电池的状态为约束,对风力发电设备、光伏发电设备、水力发电设备和储能设备的最优容量配置进行求解。结果表明:1)对比标准粒子群算法,离散型自适应粒子群优化算法的总投入成本更少,寻优能力更强;2)对比该隧道1年的用电成本,前期投入将在5年内回本;3)在风光水储互补发电系统的设备全生命使用周期的20年内,该隧道可节省1 920.39万元电费。 展开更多
关键词 能耗 公路隧道 风光水储互补发电系统 离散型自适应粒子群优化算法 容量配置
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基于混合离散粒子群优化的控制模式分配算法
7
作者 曾裕钦 蔡华洋 +3 位作者 周茹平 刘耿耿 黄兴 徐宁 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2836-2849,共14页
连续微流控生物芯片是生物化学实验自动化、微型化的革命性技术.多路复用器的控制模式分配作为连续微流控生物芯片自动化设计的关键环节之一,是难的NP(Non-deterministic Polynomial)优化问题.现有工作采用粒子群优化算法求解控制模式... 连续微流控生物芯片是生物化学实验自动化、微型化的革命性技术.多路复用器的控制模式分配作为连续微流控生物芯片自动化设计的关键环节之一,是难的NP(Non-deterministic Polynomial)优化问题.现有工作采用粒子群优化算法求解控制模式分配问题存在过早陷入局部最优解、收敛速度慢以及算法稳定性差的缺点.为此,本文提出一种连续微流控生物芯片下基于混合离散粒子群优化的控制模式分配算法.首先,为了加快算法收敛速度及避免过早陷入局部最优解,提出了离散的自适应区域搜索策略.其次,通过基于样例的社会学习机制提高了算法的稳定性.然后,采用等距抽值的方式筛选出自适应区域搜索策略中重要参数的最佳组合,以进一步提高分配方案的质量.最终实验结果表明,所提算法在多路复用器中阀门使用数量上平均优化了19.01%,在算法稳定性上提高了29.18%,且在现实的生化应用中有良好的性能表现. 展开更多
关键词 连续微流控生物芯片 控制模式分配 离散粒子群优化 样例学习 自适应区域搜索
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基于γ随机搜索策略的无人机集群海上任务分配
8
作者 吴秋实 郭杰 +3 位作者 康振亮 张宝超 王浩凝 唐胜景 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期3872-3883,共12页
针对无人机(UAV)集群海上作战态势复杂、作战任务多样、作战单元异构的特点,建立了海上无人机集群多目标任务分配优化模型,并针对该模型提出了一种基于γ随机搜索策略的改进离散粒子群算法(γ-DPSO)。将作战态势细节与复杂作战需求等引... 针对无人机(UAV)集群海上作战态势复杂、作战任务多样、作战单元异构的特点,建立了海上无人机集群多目标任务分配优化模型,并针对该模型提出了一种基于γ随机搜索策略的改进离散粒子群算法(γ-DPSO)。将作战态势细节与复杂作战需求等引入无人机集群任务分配问题,建立契合作战场景的无人机集群任务分配作战模型;基于粒子编码矩阵,设计均衡搜索策略、γ随机搜索策略、分阶段自适应参数,提出基于γ随机搜索策略的改进离散粒子群算法,解决离散粒子群算法易陷入局部最优造成未成熟收敛的问题。仿真结果表明:针对所建立的符合海上作战特点的无人机集群多目标任务分配优化模型,所提算法可有效解决无人机集群多目标任务分配问题,所提改进策略提高了算法的收敛速度与算法精度。 展开更多
关键词 无人机 协同任务分配 离散粒子群算法 随机搜索策略 均衡搜索策略
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基于离散粒子群算法的电力芯片电路运行参数优化 被引量:1
9
作者 何雨旻 辛明勇 +1 位作者 王宇 徐长宝 《电子设计工程》 2024年第11期169-172,178,共5页
电力芯片电路运行中受到不确定因素的干扰,信噪比较低。为此基于离散粒子群算法提出了一种新的电力芯片电路运行参数优化方法,分析输出功率和发电功率,根据计算结果得到目标函数,确定离散粒子群的分布状态,平行转换最优粒子,建立参数序... 电力芯片电路运行中受到不确定因素的干扰,信噪比较低。为此基于离散粒子群算法提出了一种新的电力芯片电路运行参数优化方法,分析输出功率和发电功率,根据计算结果得到目标函数,确定离散粒子群的分布状态,平行转换最优粒子,建立参数序列,构建电力芯片电路运行参数优化模型,提取运行参数特征,二次优化调试数据,剔除异常数据,建立离散阵列模型,通过数据扫描实现参数优化。实验结果表明,所设计方法在面对连续运行电路数据和随机电路数据时,具有极好的优化效果,平均绝对值误差低于0.10,均方根误差低于0.20,信噪比较高,具有较好的效果。 展开更多
关键词 离散粒子群算法 电力芯片 电路运行 运行参数 参数优化
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王徐庄油田薄层生物石灰岩小—微裂缝识别及建模
10
作者 李云鹏 林学春 +4 位作者 余星辰 康志宏 李佩敬 王亚静 祁爱平 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期671-679,共9页
小—微裂缝作为王徐庄油田沙河街组薄层生物石灰岩重要的储集空间之一,因缺乏有效的测量方法和表征技术,导致其研究较为困难,影响了油气开发中流体流动能力的预测。综合岩心、岩石薄片、CT扫描、地层微电阻率扫描成像测井、常规测井等资... 小—微裂缝作为王徐庄油田沙河街组薄层生物石灰岩重要的储集空间之一,因缺乏有效的测量方法和表征技术,导致其研究较为困难,影响了油气开发中流体流动能力的预测。综合岩心、岩石薄片、CT扫描、地层微电阻率扫描成像测井、常规测井等资料,对小—微裂缝的发育情况开展研究。采用PSO-BP神经网络预测研究区裂缝性储集层发育情况及分布特征,提出了离散裂缝网络模拟方法,模拟了小—微裂缝的空间展布。结果表明:小—微裂缝发育的生物石灰岩深、浅电阻率幅差较大;研究区生物石灰岩小—微裂缝较为发育,对改善储集层物性和注水受效方向有重要意义;小—微裂缝受控于断裂带和生物石灰岩沉积微相。油藏数值模拟证实,融合小—微裂缝介质的双孔双渗模型的油水关系动态拟合效果更好。 展开更多
关键词 王徐庄油田 沙河街组 生物石灰岩 小—微裂缝 粒子群优化算法 BP神经网络 离散裂缝网络模型
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基于PSO-ORB-DWT-SVD的鲁棒水印算法
11
作者 刘振帅 王树梅 《湖南理工学院学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期15-20,共6页
针对水印算法中存在的水印不可见性与鲁棒性之间难以权衡的问题,提出一种结合离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD),并融合粒子群优化(PSO)与定向快速旋转(ORB)的鲁棒水印算法.在水印嵌入阶段,首先对载体进行分块,然后对每个子块做一级D... 针对水印算法中存在的水印不可见性与鲁棒性之间难以权衡的问题,提出一种结合离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD),并融合粒子群优化(PSO)与定向快速旋转(ORB)的鲁棒水印算法.在水印嵌入阶段,首先对载体进行分块,然后对每个子块做一级DWT,选择其LL分量做二级DWT,再选择变换后的LL分量做SVD得到U矩阵,选取U矩阵第一列,利用PSO选择最佳位置进行水印的嵌入;在受到攻击时,利用ORB提取特征点进行矫正.实验结果表明,所提算法具有较好的水印不可见性,且对于噪声、滤波、压缩、旋转和剪切等多种攻击表现出较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 数字水印 离散小波变换 奇异值分解 粒子群优化算法 鲁棒性
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Prediction and scheduling of multi-energy microgrid based on BiGRU self-attention mechanism and LQPSO
12
作者 Yuchen Duan Peng Li Jing Xia 《Global Energy Interconnection》 EI CSCD 2024年第3期347-361,共15页
To predict renewable energy sources such as solar power in microgrids more accurately,a hybrid power prediction method is presented in this paper.First,the self-attention mechanism is introduced based on a bidirection... To predict renewable energy sources such as solar power in microgrids more accurately,a hybrid power prediction method is presented in this paper.First,the self-attention mechanism is introduced based on a bidirectional gated recurrent neural network(BiGRU)to explore the time-series characteristics of solar power output and consider the influence of different time nodes on the prediction results.Subsequently,an improved quantum particle swarm optimization(QPSO)algorithm is proposed to optimize the hyperparameters of the combined prediction model.The final proposed LQPSO-BiGRU-self-attention hybrid model can predict solar power more effectively.In addition,considering the coordinated utilization of various energy sources such as electricity,hydrogen,and renewable energy,a multi-objective optimization model that considers both economic and environmental costs was constructed.A two-stage adaptive multi-objective quantum particle swarm optimization algorithm aided by a Lévy flight,named MO-LQPSO,was proposed for the comprehensive optimal scheduling of a multi-energy microgrid system.This algorithm effectively balances the global and local search capabilities and enhances the solution of complex nonlinear problems.The effectiveness and superiority of the proposed scheme are verified through comparative simulations. 展开更多
关键词 MICROGRID Bidirectional gated recurrent unit Self-attention Lévy-quantum particle swarm optimization multi-objective optimization
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大型基础设施周转材料施工方案多目标优化研究
13
作者 付欣 黄劲烨 +1 位作者 袁长春 李秉德 《工程管理学报》 2024年第2期130-135,共6页
基于离散事件仿真理论和多目标优化理论,结合实际工程案例,建立了离散仿真模型和多目标优化模型,利用智能优化算法对可行的周转材料施工方案进行了“工期-成本”优化。将周转材料的施工过程进行了逻辑抽象,对其施工过程分解并离散化,从... 基于离散事件仿真理论和多目标优化理论,结合实际工程案例,建立了离散仿真模型和多目标优化模型,利用智能优化算法对可行的周转材料施工方案进行了“工期-成本”优化。将周转材料的施工过程进行了逻辑抽象,对其施工过程分解并离散化,从而建立离散仿真模型,实现施工方案的参数化,并自动生成所有可行的周转方案,以选用粒子群算法进行多目标优化。在案例研究中,分析了863341种施工方案,利用粒子群算法对各种方案进行工期-成本优化,将其结果和传统方案进行比对,证明了优化方案的优越性。将离散事件仿真理论和多目标优化理论引入到大型基础设施周转材料施工方案的优化中,为其管理决策提供了新的方法依据。 展开更多
关键词 周转材料 离散事件仿真 粒子群算法 多目标优化
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基于离散粒子群的QAM信号谱中心检测仿真
14
作者 胡菲菲 郑文秀 杨渊 《电子工业专用设备》 2024年第5期63-68,共6页
针对类高斯谱型数字信号谱中心检测问题,以QAM信号为例,利用小波分解与重构提取信号的谱包络,将谱中心估计问题转化为谱包络的极值检测问题。以幅度谱包络作为智能搜索算法的目标函数,提出一种基于离散粒子群搜索的信号谱中心快速检测方... 针对类高斯谱型数字信号谱中心检测问题,以QAM信号为例,利用小波分解与重构提取信号的谱包络,将谱中心估计问题转化为谱包络的极值检测问题。以幅度谱包络作为智能搜索算法的目标函数,提出一种基于离散粒子群搜索的信号谱中心快速检测方法;仿真实验验证了其方法的有效性和可行性;该方法可推广到多子带信道中各子信道的中心频率检测,为实际通信检测中类高斯谱型信号谱中心频率的快速检测提供了新的思路。 展开更多
关键词 离散粒子群算法 谱中心检测 小波变换
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带时间窗车辆路径问题的混合粒子群算法 被引量:21
15
作者 张丽艳 庞小红 +2 位作者 夏蔚军 吴智铭 梁硕 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1890-1894,1900,共6页
将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出了一种求解车辆路径问题的混合粒子群算法.实例计算及与遗传算法比较的结果表明:应用混合粒子群算法可以快速地求得带时间窗车辆路径问题的优化解;该算法是一种求解离散组合优化问题的有效方法.
关键词 车辆路径问题 离散粒子群算法 模拟退火算法 混合粒子群优化算法
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混合PSO优化卷积神经网络结构和参数 被引量:10
16
作者 唐贤伦 刘庆 +1 位作者 张娜 周家林 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期230-234,共5页
为了使卷积神经网络在非经验指导下自动寻得最优连接,并提高其参数优化效率,提出用粒子群优化卷积网络参数,并用离散粒子群优化卷积网络特征图之间连接结构的新方法。先使用粒子群优化所有权值,再采用离散粒子群优化降采样层和卷积层之... 为了使卷积神经网络在非经验指导下自动寻得最优连接,并提高其参数优化效率,提出用粒子群优化卷积网络参数,并用离散粒子群优化卷积网络特征图之间连接结构的新方法。先使用粒子群优化所有权值,再采用离散粒子群优化降采样层和卷积层之间特征图连接结构。将该方法用于MNIST数据集和CIFAR-10数据集,实验结果表明,相比其他连接结构的卷积神经网络和其他识别方法,该方法可以有效实现网络结构及参数的优化,加速网络收敛并提高识别准确比。 展开更多
关键词 卷积神经网络 离散粒子群优化 手写字符识别 粒子群优化 结构优化
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基于离散粒子群算法求解复杂联盟生成问题 被引量:33
17
作者 张国富 蒋建国 +1 位作者 夏娜 苏兆品 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期323-327,共5页
针对联盟生成问题现有解决方案的不足,提出复杂联盟和虚拟Agent的概念,设计一种基于多粒子群协同优化的复杂联盟串行生成算法,实现一个Agent可以加入多个联盟和一个联盟可以承担多个任务,在一定程度上解决了Agent资源和能力的浪费问题.... 针对联盟生成问题现有解决方案的不足,提出复杂联盟和虚拟Agent的概念,设计一种基于多粒子群协同优化的复杂联盟串行生成算法,实现一个Agent可以加入多个联盟和一个联盟可以承担多个任务,在一定程度上解决了Agent资源和能力的浪费问题.实验结果证明了算法的有效性. 展开更多
关键词 多AGENT系统 复杂联盟 虚拟Agent 离散粒子群优化
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基于惩罚费用的城市轨道交通乘务排班优化模型与算法 被引量:27
18
作者 张增勇 毛保华 +2 位作者 杜鹏 许奇 吴珂琪 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期113-120,共8页
乘务排班计划是城市轨道交通运营的核心问题之一.本文首先分析了乘务排班问题,接着基于惩罚费用构建了乘务排班优化模型,并提出了相应惩罚费用计算方法.根据乘务排班计划步骤可知,模型分为乘务作业段生成模型和乘务工作班生成模型,其中... 乘务排班计划是城市轨道交通运营的核心问题之一.本文首先分析了乘务排班问题,接着基于惩罚费用构建了乘务排班优化模型,并提出了相应惩罚费用计算方法.根据乘务排班计划步骤可知,模型分为乘务作业段生成模型和乘务工作班生成模型,其中乘务作业段生成模型为乘务工作班生成模型的下层,乘务作业段生成模型的解为乘务工作班生成模型的输入条件.随后针对建立的双层模型,分别设计了改进的Dijkstra算法和离散粒子群算法.最后,采用某地铁线路的运行数据对模型和算法进行了验证.结果表明,间休时间的均值为37分,工作时间的均值为6小时41分,并且所有的乘务工作班分布均匀,证明了模型与算法的有效性. 展开更多
关键词 城市轨道交通 乘务排班计划 作业段 工作班 离散粒子群算法
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具有多次拦截时机的防空火力分配建模及其优化方法研究 被引量:27
19
作者 张蛟 王中许 +2 位作者 陈黎 武兆斌 陆建锋 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1644-1650,共7页
防空火力分配采用一次性完全分配原则容易造成火力资源浪费,针对该问题,以来袭目标到火力单元的飞临时间为依据,筛选出具有多次拦截时机的火力单元组,并按照拦截时机的先后顺序逐步释放火力单元,以毁伤概率为优化目标,同时兼顾火力资源... 防空火力分配采用一次性完全分配原则容易造成火力资源浪费,针对该问题,以来袭目标到火力单元的飞临时间为依据,筛选出具有多次拦截时机的火力单元组,并按照拦截时机的先后顺序逐步释放火力单元,以毁伤概率为优化目标,同时兼顾火力资源消耗,建立了一种具有多次拦截时机的防空火力分配模型。在此基础上,采用混沌离散粒子群混合优化(CDPSO)算法对模型进行求解,以提高算法的全局搜索能力,避免陷入局部极值。通过仿真验证了模型及算法的合理性和有效性,为防空火力分配问题的求解提供了一条新思路。 展开更多
关键词 兵器科学与技术 整数规划 火力分配 多次拦截时机 混沌优化 离散粒子群优化
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基于混合离散粒子群算法的多无人作战飞机协同目标分配 被引量:34
20
作者 叶文 朱爱红 +1 位作者 欧阳中辉 范洪达 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期331-336,共6页
针对多无人作战飞机(UCAV)协同目标分配问题,提出了一种基于混合离散粒子群算法的多UCAV协同目标分配方法。混合离散粒子群算法根据多UCAV协同目标分配问题的特点,设计了新的粒子群位置和速度更新公式,并且充分利用粒子群优化算法的全... 针对多无人作战飞机(UCAV)协同目标分配问题,提出了一种基于混合离散粒子群算法的多UCAV协同目标分配方法。混合离散粒子群算法根据多UCAV协同目标分配问题的特点,设计了新的粒子群位置和速度更新公式,并且充分利用粒子群优化算法的全局搜索能力,同时利用禁忌搜索的局部搜索能力,使2种算法的优势得到互补,较为显著地提升了原算法的性能。仿真结果表明:混合离散粒子群算法能够有效地解决多约束条件下多UCAV协同目标分配问题,并且算法简单、灵活,易于实现和扩展。 展开更多
关键词 运筹学 多UCAV协同 目标分配 混合离散粒子群算法 禁忌搜索
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