随机优化蚁群算法在空战决策中的应用

空战决策是多机协同多目标攻击的关键技术。在传统蚁群算法基础上,对其搜索机制进行了改进,提出了一种随机优化蚁群算法,并将其应用于空战决策。建立了空战威胁数学模型,给出了产生随机排列的"随机补0"法,有效优化了蚁群的搜索机制。仿真结果表明这种随机优化蚁群算法克服了传统蚁群算法局部收敛的缺陷,特别是空战规模较大时更显示出其较快的收敛速度和全局收敛能力。

基于交税的蚁群算法及其在TSP中的应用

蚁群算法是一种新型的元启发式优化算法,已成功地应用到TSP等多种组合优化问题,但是算法存在一些缺点,如容易早熟,收敛速度慢等,针对这些缺点,提出了一种交税蚁群算法。根据缴纳个人所得税的方式,在进行全局信息素更新的时候,每隔一段时间,当前最优路径再缴纳一定的信息素税,从而提高了算法搜索较好解的能力。通过仿真实验,并与蚂蚁系统和蚁群算法进行比较,试验结果表明,该算法在避免早熟方面和搜索最优解方面具有较好的表现。