检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:范洁[1] 刘玉树[1] 龚元明[1] 陈云飞[1]
机构地区:[1]北京理工大学计算机科学与工程系,北京100081
出 处:《计算机工程与应用》2005年第10期59-61,共3页Computer Engineering and Applications
基 金:部委"十五"预研项目
摘 要:武器-目标分配问题(Weapon-TargetAssignmentProblem)是一种典型的NP问题。该文提出了一种基于遗传算法和蚁群算法的混合算法(GAACO)以解决武器-目标分配问题。首先,使用遗传算法对火力分配问题形成初始解;然后,将遗传算法的结果传递给改进的蚁群算法,对问题求精确解。实验结果表明该算法求精度优于遗传算法,时间性能优于传统蚁群算法。W eapon-Target Assignm ent problem (W TA )is NP hard.A com m ingled ant colony optim ization algorithm (GAA - CO )is proposed which com bines the genetic algorithm and the ant colony optim ization to solve the W TA problem .First- ly,Get a original result of the W TA Problem by using genetic Algorithm ;Secondly,Transfer the result of genetic algo- rithm to the im proved ant colony optim ization and get a accurate result of the W TA problem .Experim ents dem onstrate that the GA ACO algorithm can get m ore accurate result than GA and use less tim e than the traditional ACO algorithm .
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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