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改进MOPSO的联合火力打击目标分配
被引量：
17
1
作者
陈曼
周凤星
张成尧
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2019年第9期125-129,134,共6页
在舰载联合火力打击的武器-目标分配问题中,针对失败概率最小和使用武器最少原则,设计了一种改进的多目标粒子群优化算法(MOPSO)来进行分配的优化。将自适应变异方法用于更新外部档案集;随机挑选外部档案集内依据拥挤距离由大到小排在...
在舰载联合火力打击的武器-目标分配问题中,针对失败概率最小和使用武器最少原则,设计了一种改进的多目标粒子群优化算法(MOPSO)来进行分配的优化。将自适应变异方法用于更新外部档案集;随机挑选外部档案集内依据拥挤距离由大到小排在前5%的解当作全局最优值;通过利用改进的学习因子和惯性权重来更新粒子。仿真结果表明,设计的算法比带精英机制的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)运行速度更快、求得的Pareto前沿解的精度更高,能有效地解决舰载联合火力打击目标分配问题。
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关键词
多目标粒子群
武器-目标分配
自适应变异
拥挤距离
惯性权重
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职称材料
题名
改进MOPSO的联合火力打击目标分配
被引量：
17
1
作者
陈曼
周凤星
张成尧
机构
武汉
科技
大学信息科学与工程学院
武汉义信恒通科技有限公司
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2019年第9期125-129,134,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61174106)
文摘
在舰载联合火力打击的武器-目标分配问题中,针对失败概率最小和使用武器最少原则,设计了一种改进的多目标粒子群优化算法(MOPSO)来进行分配的优化。将自适应变异方法用于更新外部档案集;随机挑选外部档案集内依据拥挤距离由大到小排在前5%的解当作全局最优值;通过利用改进的学习因子和惯性权重来更新粒子。仿真结果表明,设计的算法比带精英机制的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)运行速度更快、求得的Pareto前沿解的精度更高,能有效地解决舰载联合火力打击目标分配问题。
关键词
多目标粒子群
武器-目标分配
自适应变异
拥挤距离
惯性权重
Keywords
multi-target particle swarm
weapon target assignment
adaptive variation
crowded distance
inertia weight
分类号
TJO1 [兵器科学与技术]
TJ83 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进MOPSO的联合火力打击目标分配
陈曼
周凤星
张成尧
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2019
17
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