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为了提高武器目标分配问题求解的效率与性能,提出一种求解武器目标分配问题的改进人工蜂群算法。针对武器目标分配问题模型的离散性特点,设计了解的编码方案,保证种群个体编码满足约束条件;通过控制种群编码熵的大小保证了初始化种群的离散性,加强了种群前期搜索的多样性;引领蜂采用同时保留最优蜜源与次优蜜源的方式,增大了种群局部寻优能力。仿真结果表明,在求解武器目标分配问题时,改进蜂群算法与传统优化算法相比收敛速度更快,求解精度更高,具有很好的应用价值。 相似文献
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武器-目标分配问题是一种NP问题。结合武器-目标分配问题的特点,提出了一种求解武器-目标分配问题的启发式方法。首先给定问题的初始解作为当前最优解,然后采用多点调整方法在当前最优解的邻域内搜索最优解,其后采用重复迭代策略逐步改进初始解,直到得到较好的近似解。实验研究发现,多点调整方法只是一种局部优化方法,由不同初始解出发获得的近似解对应目标值可能不同。把多起点策略、多点调整方法和重复迭代搜索策略相结合,可得到求解武器-目标分配问题的一种有效方法。实验结果表明,提出的启发式方法计算所得解的质量较高,是求解武器-目标分配问题的一种有效方法。 相似文献
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针对蚁群算法求解CVRP问题时收敛速度慢、求解质量不高的缺点,提出了一种改进启发式蚁群算法。该算法借鉴蚁群系统和基于排列的蚂蚁系统的优点设计信息素更新策略,既加强了对每次迭代最好解的利用,又避免了陷入局部最优;按一定比例使用基本方法和基于PFIH方法构造路径,扩大了算法的搜索空间;采用一种混合局部搜索算子,增强了算法局部寻优能力。实验结果表明,改进启发式蚁群算法可以大幅度减少车辆运行成本,具有较快的收敛速度。 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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一般武器-目标分配问题,是使武器发挥最大效能而使目标遭受最大毁伤的最优化问题.遗传算法广泛用于解决最优化问题.提出一种具有贪心优化机制的局部搜索方法,以提高遗传算法的搜索效率,从而迅速找到全局最优解.应用于炮兵武器-目标分配问题的仿真试验结果表明,此算法比现有的其他搜寻算法具有更好的求解效率. 相似文献
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针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场局部搜索和改进蚁群算法全局搜索的机器人路径规划算法.在地图环境栅格化基础上,算法首先利用有效障碍物检测和临时中间目标点改进人工势场算法,以优化其死锁和欠优问题,通过改进人工势场优化蚁群算法的初始路径搜索,避免其早期的交叉等问题,同时构建与收敛相关的负反馈通道,调节全局与局部信息素的自适应更新,以平衡算法的收敛速度与全局搜索能力.简单环境与复杂环境的仿真实验结果表明,所提算法具有较好的全局搜索能力,收敛速度和搜索能力优于已有改进蚁群算法,验证了算法的有效性. 相似文献
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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。 相似文献
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改进的蚁群算法及其在卫星网络路由计算中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍了蚁群算法的原理,然后对现有蚁群算法进行了一些改进,使它能够快速地收敛以满足高速变化的卫星网络拓扑结构.采用改进的虚拟拓扑策略解决了卫星网络拓扑高速变换的问题,将改进的蚁群算法应用于其上,并给出了相应的性能评估.所提出的改进的虚拟拓扑策略,能够大大减少一个系统周期内卫星网的时间片个数.应用于此基础上的改进的蚁群算法也体现了较好的性能. 相似文献
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针对多约束QoS多播路由的NP-Complete特性,提出一种可控的多播树分解与合并策略,使多播树的生成在兼顾低费用的同时具有多样性,有效克服多播路由优化的局部极值问题。基于该策略设计蚁群算法,分解蚂蚁种群为与多播目标点相对应的蚂蚁子群,引入基于“死点”惩罚和多播树奖惩的信息素更新机制,提高了算法的收敛速度。仿真实验表明,该方法能有效地解决QoS多播路由问题,且随着网络规模的增大保持了良好的性能。 相似文献
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为对战场电磁频率进行有效分配以减少用频设备间的相互干扰,提出了将一种基于粒子群优化的蚁群算法应用于频率分配的方法。首先介绍了战场频率管控流程的相关内容,并以干扰度最低为目标函数,使用基于粒子群算法优化的蚁群算法进行频率分配管理。粒子群算法优化蚁群算法中启发信息的权重及信息素挥发系数,作为粒子群位置和速度参数进行初始化,将粒子群算法生成的分配结果作为蚁群算法的初始信息素,利用蚁群算法较强的寻优能力寻找最佳分配方案。实验结果验证了该算法和模型的可行性。 相似文献
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基于蚁群算法的试验流程优化研究 总被引:4,自引:2,他引:2
水中兵器的海上试验涉及许多人员、兵力、被试产品、测量设备等,试验周期长、消耗大,因此如何缩短试验周期是亟待研究解决的问题.文中首先将试验流程优化问题转化为车间调度问题,建立了相应的数学模型,再应用蚁群算法转移规则得到中间结果并进行排队以对各种资源约束进行处理.最后将结果利用局部搜索算法优化后作为蚁群算法信息素更新的基础.实例计算结果表明,该方法优化效果良好. 相似文献