基于HPSO算法和GA的舰载机甲板布放方法比较

以戴高乐航母为研究对象,基于不同优化算法,对其舰面舰载机布放问题的解决方法进行比较,以此作为解决其他类型航母同样问题的参考。首先,分析了解决舰载机舰面布放调度问题的先决条件,包括舰面战位的设置;各战位间距离的测量计算;舰载机正常的出动流程分析;舰载机出动时间计算公式的设计。其次,将舰载机舰面布放调度问题转换为带有约束条件的多目标函数求最小解问题,并给出了数学模型。再次,给出了利用改进的粒子群优化(honeybee particle swarm optimization,HPSO)算法和遗传算法(genetic algorithm,GA)对问题求解的解决思路。最后,对两种算法50次独立运算的结果,分别从平均最短出动时间、平均最短移动距离、标准偏差以及算法的收敛性和精确性等方面进行比较。结果表明,HPSO算法较GA更适合于解决该布放问题。

基于GA算法的舰载机甲板布列方法

首先,分析了解决舰面布放调度问题的先决条件,包括舰面战位的设置,各战位间距离的测量计算,舰载机正常的出动流程分析,出动时间计算公式的设计;其次,将舰面布放调度问题转换为带有约束条件的多目标函数求最小解问题,并给出了数学模型;再次,给出了利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对问题求解的解决思路;最后,对算法50次独立运算的结果,分别从平均最短出动时间、平均最短移动距离、标准偏差以及算法的收敛性和精确性等方面进行分析,结果表明GA算法较为适合。