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人工免疫算法在火力分配上的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
人工免疫算法是新兴的智能计算方法,已被用于解决网络安全、模式识别、函数优化、遗传算法等领域的问题.为解决传统火力分配模型不易求解的问题,将人工免疫算法引入其中.简要分析了火力分配问题的数学模型,采用类比的方法构造了相应的人工免疫算法,比较了人工免疫算法和遗传算法的异同,并用人工免疫算法求解了该问题.结果表明该方法计算速度快、精度高,为解决火力分配问题提供了参考. 相似文献
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应用蚁群优化算法(Ant Colony Optimization)求解多目标优化问题已经引起广泛关注,多目标火力分配问题的目标是求出一个合适的武器目标分配方案,使满足决策需要。建立了多目标火力分配的数学模型,提出一种基于指标的蚁群优化算法Indicator-Based Ant Colony Optimization),给出了算法的具体步骤。IBACO的核心思想是利用二元性能指标来引导人工蚂蚁进行搜索,由于该算法中的信息素是根据指标的值来更新的,通过奖励信息素可以强化最优解。仿真实验证明了该算法的有效性,在解决火力分配问题上,所提算法和蚁群优化算法相比具有较好的收敛性。 相似文献
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舰艇编队火力分配是海上作战中的重要问题。针对舰艇编队火力分配的动态对抗性,将舰艇编队多阶段火力分配问题形式化为一个攻防对抗的序贯对策问题,基于攻防双方火力单元的存活概率给出双方对抗下的支付函数,建立舰艇编队各阶段火力分配的双矩阵对策模型,通过纳什均衡求解与数学规划的关系,寻求有限次序贯对策中各个阶段对抗的纳什均衡解,进而分析得出攻防对抗中每阶段的最优火力分配策略。最后进行了仿真计算,结果表明该序贯对策方法具有实用性并有一定的推广价值。 相似文献
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遗传算法及其在导弹火力分配上的应用 总被引:18,自引:3,他引:15
遗传算法是一种近年来新发展起来的优化算法,目前它已被广泛应用于解决许多实际问题,如函数优化、图像识别、机器学习、人工神经网络、人工生命、优化调度等许多领域。通过对一种遗传算法的研究,阐述其在导弹武器火力分配上的应用。首先设计和实现了一种遗传算法;然后描述了导弹火力分配优化问题,建立了其数学模型;最后运用遗传算法求解了该问题。 相似文献
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针对传统方法在解决火力分配优化问题时存在迭代次数多、收敛速度慢、易陷入局部极值等不足,将免疫遗传算法中的免疫克隆、免疫记忆、免疫平衡机制引入到量子遗传算法中,利用求解问题的先验知识和局部最优解信息来改善和优化量子遗传算法的性能,提高了算法的收敛精度、收敛速度和稳定性。在分析问题背景和算法实现过程的基础上,通过实例仿真,模拟了不同容量的抗体记忆库对算法性能的影响,对比了普通遗传算法、量子遗传算法、免疫遗传算法以及文中所提及的量子免疫遗传算法在解决火力分配优化问题上的不同优化效果,结果表明:该方法在解决火力分配问题时,可以有效克服早熟现象,具有收敛速度较快、稳定性较好的特性。 相似文献
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基于遗传算法的弹炮混编防空群火力分配 总被引:2,自引:0,他引:2
近期局部战争中的防空作战经验表明:实施弹炮混编可以大大提高防空武器系统的作战效能,而如何实施有效的火力分配又是其中的一个重要环节.针对陆军弹炮混编防空群射击指挥中的火力分配问题,简要分析了防空导弹和高炮武器系统射击的不同特点,提出了弹炮混编防空群的火力分配方法,并建立了优化火力分配方案的数学模型.在此基础上,采用遗传算法对此模型求解.结果表明,遗传算法为弹炮混编防空群的火力优化分配问题提供了一条有效途径. 相似文献
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为了解决防空火力分配问题,首先运用NSGA-II算法求出Pareto最优解集,然后运用多属性决策方法对Pareto最优解集中的解进行综合评估,并从中找出一个最优解。用区间数定性描述各属性,建立了防空火力分配的三目标优化模型。描述了NSGA-II算法和多属性决策方法的运算步骤。在仿真算例中,得到了一个最佳防空火力分配方案,说明该方法对于防空火力分配问题有良好的应用价值。 相似文献
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针对当前武器优化分配算法缺少通用性,难以兼顾效率和时间的问题,提出了一种通用型舰载防空硬武器火力优化算法。该算法首先提取各舰载武器能够攻击的目标集合,然后对各武器的目标集合逐一进行时间分配,并计算对目标的毁伤概率,最终完成所有武器的分配。计算表明,该算法具有很好的通用性和实时性,可适用于较大规模舰载防空硬武器的火力优化分配问题。 相似文献
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基于模糊匈牙利算法的炮兵火力单位分配问题 总被引:1,自引:0,他引:1
发挥诸火力单位的整体协调优势,寻求在给定约束条件下总的射击效果最好的分配方案,是火力单位最优分配的基本任务.匈牙利算法是求解传统的指派问题的一种较好的方法,运用模糊匈牙利算法在决策过程中将主观因素与客观因素有机地结合起来,解决火力单位分配方案决策中多指标指派问题,从而可以有效地解决炮兵火力单位分配最优化问题. 相似文献
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基于多Agent的编队导弹攻击火力分配的优化研究 总被引:2,自引:0,他引:2
目前解决火力分配优化问题的更多的是运用静态的数学模型,忽略了作战是一个激烈对抗的过程.为了更全面地研究编队导弹攻击分配的优化问题,提出了一种基于多Agent的编队导弹攻击火力分配仿真优化研究的方法.首先建立了舰艇Agent的模型,研究了Agent的演化模型,建立了基于Agent的火力分配的优化模型.通过Agent自身的演化,从而达到整个编队导弹攻击的火力分配决策的优化目的.最后给出了仿真试验,对仿真结果数据的分析,验证了方法的可行性. 相似文献