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火力分配多目标优化的IBACO算法
被引量:
17
1
作者
肖中晖
寇英信
+1 位作者
李战武
徐安
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2017年第7期165-169,共5页
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Indicat...
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。
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关键词
火力分配
二元指标优化
多目标蚁群
优化
下载PDF
职称材料
题名
火力分配多目标优化的IBACO算法
被引量:
17
1
作者
肖中晖
寇英信
李战武
徐安
机构
空军工程大学航空航天工程学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2017年第7期165-169,共5页
文摘
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。
关键词
火力分配
二元指标优化
多目标蚁群
优化
Keywords
weapon-target assignment
binary-indicator optimization
multi-objective ant colony optimization
分类号
E844 [军事—战术学]
TJ760 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
火力分配多目标优化的IBACO算法
肖中晖
寇英信
李战武
徐安
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2017
17
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