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基于GDBA算法目标跟踪的粒子多样性研究
1
作者
杜先君
马金斗
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2020年第1期106-110,共5页
针对传统目标跟踪算法搜索范围小、跟踪精度低的缺点,提出一种基于遗传扰动机制的改进蝙蝠算法(GDBA),该算法引入了遗传竞争机制,根据优化的优劣情况调整遗传算法的交叉率和变异率,使得种群具有遗传性和变异性,同时扩大了搜索范围,提高...
针对传统目标跟踪算法搜索范围小、跟踪精度低的缺点,提出一种基于遗传扰动机制的改进蝙蝠算法(GDBA),该算法引入了遗传竞争机制,根据优化的优劣情况调整遗传算法的交叉率和变异率,使得种群具有遗传性和变异性,同时扩大了搜索范围,提高了粒子多样性,改善了跟踪精度.
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关键词
竞争机制
跟踪精度
gdba算法
粒子多样性
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职称材料
题名
基于GDBA算法目标跟踪的粒子多样性研究
1
作者
杜先君
马金斗
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室
兰州理工大学电气与控制工程国家实验教学示范中心
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2020年第1期106-110,共5页
文摘
针对传统目标跟踪算法搜索范围小、跟踪精度低的缺点,提出一种基于遗传扰动机制的改进蝙蝠算法(GDBA),该算法引入了遗传竞争机制,根据优化的优劣情况调整遗传算法的交叉率和变异率,使得种群具有遗传性和变异性,同时扩大了搜索范围,提高了粒子多样性,改善了跟踪精度.
关键词
竞争机制
跟踪精度
gdba算法
粒子多样性
Keywords
competition mechanism
tracking accuracy
gdba
algorithm
particle variety
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GDBA算法目标跟踪的粒子多样性研究
杜先君
马金斗
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2020
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