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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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基于DDE改进蝙蝠算法的动态火力分配方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《现代防御技术》2019,(6)
针对动态火力分配算法耗时长,而传统的蝙蝠算法寻优精度不高等问题,提出了一种基于动态差分改进的蝙蝠算法。该算法首先通过放宽部分约束条件加快生成初始解,然后将动态差分进化算法中的差分变异机制融入到蝙蝠算法中,再利用惩罚函数确保生成的解满足约束条件,最后利用蝙蝠种群进行解的迭代寻优。仿真结果表明,与蝙蝠算法、遗传算法、粒子群算法相比,改进的算法有较高的收敛精度和较快的收敛速率,且更适合应用在较大规模的火力分配问题中。 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