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空地多目标火力分配是机载空地多目标攻击系统的核心。分析了空地多目标火力分配问题的特点,提出了不同的最优评价标准,并根据其对应的目标函数建立了3种空地多目标火力分配模型。以自适应蚁群算法为基础,利用遗传算子进行交叉变异操作,结合粒子群算法的思想修改信息素更新规则,给出了融合算法求解空地多目标火力分配问题的步骤。通过仿真实验验证了融合算法的有效性。 相似文献
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提出了一种改进的多目标优化问题的蚁群算法.算法选择进化算法的定义的时候,种群中一定数量的个体信息来源作为中心的扩散,多个中心点之间有一定的距离;群体中的其他个体按照离源个体最近的距离的原则归属于其中一个信息素扩散源;按照信息素扩散算法,每一信息素扩散源中的个体获得源于中心点的信息素;保留每一代群体中的中心点到下一代种群中,确保了收敛性和维护种群的多样性.最后利用多目标背包问题来测试算法的性能,并与MOA和NSGA-II算法进行了分析比较.结果表明,该搜索效率高,向真实Pareto前沿逼近效果好,得到传播的多种解决方案,是一个多目标优化问题的解决和有效的方法. 相似文献
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空对空多机协同攻击多目标的决策研究 总被引:4,自引:4,他引:4
介绍了多机协同攻击多目标的基本概念,提出了在用模糊聚类和模糊识别算法对目标进行重要性等级评价的基础上,运用二部图的最大匹配算法对导弹和目标进行最大配对的新方法,仿真表明该方法产生的结果符合多机协同攻击多个目标的目标分配原则,具有一定应用价值。 相似文献
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通过对遗传算法、蚁群算法和禁忌搜索算法三种算法的分析研究,针对其各自优缺点,提出一种融合遗传算法、蚁群算法和禁忌搜索算法的融合算法。融合算法是采用遗传算法生成初始信息素分布,利用蚁群算法快速求精确解,同时将遗传禁忌算子引入到蚁群算法的每轮迭代中,有效解决了蚁群系统初始信息素匮乏、易陷入局部最优和收敛速度慢的缺点,实现优势互补。通过NP-hard30问题仿真实验,结果显示算法具有良好的寻优能力和寻优效率。 相似文献
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遗传算法在多个领域得到了应用,如人工智能领域,最优化求解问题,TSP问题等等.本文就遗传算法的基本定义与思想进行了介绍,同时介绍了由遗传算法优化或者衍生而来的一些算法的作用.并介绍了遗传算法的具体应用. 相似文献
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提出了一种将遗传算法与蚁群算法融合的新算法,用以满足多QoS约束的组播路由优化。算法首先利用遗传算法生成若干组优化解,将其转换成蚁群算法的信息素初值,然后利用蚁群算法来求取满足QoS约束的最优解。仿真结果表明此算法是有效的,其性能优于文献[6]中算法。 相似文献
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专家系统在空战多目标攻击排序中的应用 总被引:3,自引:2,他引:3
根据现代空战的特点,提出应用专家系统进行空战的多目标攻击排序,介绍了专家系统的基本思想和基本结构,构造了专家系统的知识库和推理机,并就1对4的攻击排序进行了仿真研究。最后,对该方法在提高空战效率和排序实时性方面的优势进行了分析。 相似文献