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基于进化粒子群算法的军事训练计划智能优化 被引量:3
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作者 杜尚华 樊率军 赵玉建 《指挥控制与仿真》 2019年第4期59-64,共6页
针对军事训练中补差训练计划手工拟制优化困难的问题,提出一种基于进化粒子群算法的计划智能优化方法。该方法以粒子群优化算法为基础,借鉴遗传算法中的生物竞争机制,引入生物个体的优胜劣汰算法,通过对低分个体的淘汰和高分个体的繁殖... 针对军事训练中补差训练计划手工拟制优化困难的问题,提出一种基于进化粒子群算法的计划智能优化方法。该方法以粒子群优化算法为基础,借鉴遗传算法中的生物竞争机制,引入生物个体的优胜劣汰算法,通过对低分个体的淘汰和高分个体的繁殖跳出局部最优陷阱,以快速获取全局最优个体,并设计熵权理想点法计算个体的综合评分结果,得到全局最优解。仿真结果表明:进化粒子群算法相比于标准粒子群算法、量子粒子群算法、遗传算法具有更好的收敛性和更高的计算效率,能够有效解决补差训练计划智能优化问题。 展开更多
关键词 补差训练计划 熵权理想点法 遗传算法 粒子群算法 智能优化
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