基于改进差分进化算法的跨平台武器目标分配方法

现代战争中,跨平台武器单元的协同利用,是合同编队体系的重要内容,作战方式也正由平台级协同向着能力要素级协同转变,这对武器目标分配问题的解决提出了更大挑战。本文将武器单元的最小划分单位细化到能力要素级,以毁伤概率与成本消耗为优化目标,面向多种来袭目标的编队防空场景,提出了跨平台武器目标分配算法。同时,基于混沌映射提出了混沌种群重构(chaotic population reconstruction,CPR)机制,并结合带存档的自适应差分进化(adaptive differential evolution with optional external archive,JADE)算法提出了CPR-JADE算法,利用CPR机制可以帮助算法在解决高维复杂约束问题时跳出局部最优。再将其运用到武器目标分配模型上,实现了对模型的高效求解。最后,通过在多种数据规模下与其他进化优化算法的仿真对比试验分析,验证了所提方法的正确性与有效性。

多策略融合的改进樽海鞘群算法

为解决传统樽海鞘群算法(SSA)收敛精度低、难以跳出局部最优等问题,提出了一种多策略融合的改进樽海鞘群算法(ISSA)。首先,提出了一种新的融合中垂线算法收敛策略的追随者位置更新方法,以解决传统SSA追随者位置更新方法的不足;为提升SSA跳出局部最优的能力,提出一种基于中垂线算法收敛策略的自扰动策略。其次,通过分析传统SSA领导者位置更新策略存在的不足,提出了一种新的领导者位置更新策略,并针对SSA的固定种群顺序,提出了以适应度为指标重构樽海鞘群体排列顺序的方法以提升算法性能。最后以仿真实验对ISSA的性能进行了验证,结果表明ISSA解决了SSA收敛精度低和难以跳出局部最优的问题,提升了SSA的收敛速度和稳定性。通过与其他改进SSA的对比实验,证明了ISSA的优越性。

一种基于混合差分策略的改进差分进化算法

对启发式优化算法中的差分进化算法进行改进,在进化过程中并行交叉采用DE/rand/1/exp和DE/best/1/exp差分策略,应用聚集度因子进行种群重构,缩小了种群重构后的搜索范围,有效避免了种群重构的随机性.仿真结果表明,改进算法与使用单一差分策略的差分进化算法及PSO算法相比,寻优能力得到了显著提高.