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在多目标的跟踪过程中,自适应地分配雷达波束能够进一步提升雷达的工作效率.为了合理调度雷达波束跟踪目标,根据目标运动状态参数,建立了目标威胁度评估模型.该模型根据目标运动状态,包含类型、速度、加速度、航向角、高度、距离和干扰程度等;然后基于混合遗传粒子群优化算法改进了BP神经网络,分别采用运动状态信息和目标威胁度作为神经... 相似文献
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标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。 相似文献
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为对发动机的稳态故障特性进行有效分析,提出了一种基于改进粒子群优化算法的故障仿真方法。首先将描述系统性能的非线性方程组,转化为带约束的最优化形式,通过设置式中参数可以仿真不同状况下的系统故障。并且提出运用一种改进的粒子群优化算法来为解决描述系统的高维、非线性函数,该算法在初始化时,运用混沌的思想,使得粒子分布遍历所有状态;在进化时,运用的免疫的思想,设置了基于适应度的克隆算子与变异算子增加粒子的多样性;在免疫选择之后,对各个粒子的速度也进行了重新设置,增加了粒子寻找全局最优的能力。实验结果表明,改进的粒子群优化算法能够有效地求得最优解。 相似文献
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任务分配是多导弹协同攻击目标的重要前提,在充分考虑满足复杂战场环境各种约束的条件下,提出了基于混沌粒子群算法的实时动态算法,使得算法在求解WTA问题时具有处理意外目标和任意时刻响应当前战场状态的实时动态特性。并为了解决战场环境中各不确定性因子对新加入目标优先级的影响,提出基于三元区间数表示关联熵的复合物元目标排序方法。 相似文献
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为满足无线通信网络信号覆盖有效性的实时实地可重复探测的需求,提出一种基于传感器网络的分布式无线覆盖探测算法。通过随机部署于目标区域内的无线传感器节点对无线通信网接收信号强度进行感知和预处理;利用变异函数构造新的BP神经网络目标函数,通过改进粒子群算法优化其初始权值和阈值;利用训练好的网络模型对存在探测盲区的目标区域进行插值估计,并联合传感器节点采集到的数据生成无线通信网络等信号强度线。仿真结果表明,所提算法比其他经典算法具有更高的精度,可有效探测目标区域无线通信网络的信号覆盖情况。 相似文献
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在水面舰艇对空防御过程中,针对舰艇配置多型舰空导弹,且多型舰空导弹共同使用舰艇照射器资源的目标分配问题,提出了一种基于改进粒子群算法(PSO)的目标分配算法。该算法在改进了速度与位置定义方式的粒子群算法的基础上,增加了舰艇照射器数量的约束条件、目标的威胁度权重,优化了目标分配原则,使舰艇能够充分利用防空资源,提高防空导弹武器系统的体系拦截能力。仿真结果表明,该算法可解决水面舰艇配置多型舰空导弹下的目标分配优化问题。 相似文献
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针对一类具有模糊目标的多目标双矩阵对策给出了基于粒子群优化的求解算法.讨论了当模糊目标的隶属函数是线性函数时纳什均衡解的判定定理;构造的粒子群优化算法,通过随机初始点以及迭代粒子的归一化,保证粒子群始终保持在时策的可行策略空间内,避免了在随机搜索中产生无效的粒子,提高了用粒子群优化算法求解纳什均衡解的计算性能.给出的一个数值算例验证了该算法的有效性. 相似文献
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针对不同作战平台上多个武器单元对一批目标进行射击时的武器目标分配问题,建立了该问题的数学模型。采用混沌人工鱼群算法对动态条件下的武器目标分配问题进行求解,并设计一个实例进行仿真实验。仿真结果表明,在时间约束条件下该算法较遗传算法更具优越性,验证了混沌人工鱼群算法用于动态武器目标分配的有效性。 相似文献
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为增强航空时敏制导炸弹在中制导段的滑翔能力,将极小值原理与自适应进化粒子群算法相结合,提出了一种适用于航空时敏制导炸弹增程弹道的组合优化设计方法。基于纵向平面内质心运动模型,推导了性能指标泛函及各不等式约束函数。引入Lagrange乘子矢量并建立相应的Hamilton函数实现无约束泛函极值问题的转换,推导出兼顾各优化目标函数的满意优化模型。利用自适应进化粒子群算法对该段增程弹道进行了攻角与弹翼张合档位双设计变量的组合优化。数值仿真算例表明,在满足状态方程约束的条件下,双变量的增程效果比常规单变量控制时显著提高,其优化结果可为制导炸弹弹道规划设计的研究提供一定的理论参考。 相似文献
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针对以往考虑时间窗约束的多无人机协同任务分配问题模型不能反映在有效时间窗内,任务执行时间对任务收益的影响及求解算法效率较低的问题。建立了将任务收益和任务执行时间直接联系起来的任务分配模型和可行解到粒子整数编码方式的映射,设计了混合离散粒子群-郭涛算法的组合优化问题求解策略。借助粒子群算法利用粒子自身信息和种群有用信息指导种群进化的本质特点,优化郭涛算法的适应性序列倒置操作;设计了可变的学习选择概率来选择个体的学习粒子,改进了序列倒置算子。仿真实验验证了该方法处理复杂任务分配问题的有效性。 相似文献