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针对战场上火力单元与目标数量较多的具有多约束的火力规划问题,提出一种采用贪心策略和改进遗传算法的混合算法求解不同复杂程度的火力规划方法。贪心策略用于优化初始种群以加快遗传算法收敛及在短时间内求解较复杂的火力规划问题。采用改进编码方式、杂交与变异算子的遗传算法处理约束条件,提高搜索效率,加快算法运行速度。仿真实验结果表明,混合算法可以在平衡求解时间与结果满意度的情况下求解不同复杂程度的火力规划问题。 相似文献
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基于改进量子遗传算法的有源噪声控制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于改进量子遗传算法的格型IIR滤波器结构的有源噪声控制方法——改进的量子遗传算法(IQGA)。其核心是在对量子门更新过程进行改进的基础上,引入群体灾变和自适应搜索网格的策略。IQGA不仅收敛速度快,还可以改变基本遗传算法(GA)的局部搜索能力,克服基本遗传算法存在的未成熟收敛问题。仿真结果表明,该算法可以有效地实现噪声控制。 相似文献
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武器目标协同火力分配建模及算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前火力分配模型的不足以及实际作战的需求,对武器目标协同火力分配问题进行了研究,建立了火力分配层次结构;通过对火力分配原则的研究,结合打击目标选择和弹目分配,建立了以导弹武器作战效费比为总目标,以目标毁伤要求为约束的火力分配模型。采用遗传算法求解火力分配问题,根据问题的特点和问题中的启发信息,对遗传算法进行了改进。仿真结果表明,改进算法的性能有较大提高,可用于解决复杂武器目标分配这类非线性整数规划问题。 相似文献
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分布式遗传模拟退火算法的火力打击目标分配优化 总被引:2,自引:0,他引:2
根据火力打击规则,建立了多目标函数的目标分配模型,提出了分布式遗传模拟退火算法对模型进行求解。分布式遗传模拟退火算法基于经典遗传算法进行改进:将单目标串行搜索方式变成多目标分布式搜索方式,适用于多目标寻优问题求解;采用保留最优个体和轮盘赌相结合的方式进行个体选择,在交叉算子中引入模拟退火算法,使用自适应变异概率,较好地保持算法广度和深度搜索平衡。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和可靠性。 相似文献
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为提高协同反导时的多目标火力分配计算能力,首先建立了火力分配多目标数学模型;然后,针对火力分配多目标规划具有的线性不等式约束条件难以使用多目标粒子群优化算法、粒子群算法自身存在的盲目搜索等问题进行了改进,并明确了计算流程;最后,对算法进行了仿真实验,仿真实验表明:改进的多目标粒子群算法求解多目标火力分配规划模型得到的非劣解集可构成Pareto前端,且非劣解集的适应度最大值随迭代步数演变具有稳定的收敛性,验证了改进多目标粒子群算法的有效性. 相似文献
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解坦克分队武器-目标分配问题的小生境遗传算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为快速求解坦克分队武器-目标分配(Weapon-Target Assignment,WTA)模型,对基本遗传算法的关键步骤进行改进,设计了独特的基于火力单元排序的战术种群初始化策略,引入小生境共享函数和参数自适应机制,完成了基于小生境自适应改进遗传算法的设计与实现。最后进行了仿真试验,试验结果表现出了良好的收敛效果。 相似文献
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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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