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
机构地区:[1]北京理工大学自动化学院,北京100081 [2]北京理工大学复杂系统智能控制与决策教育部重点实验室,北京100081
出 处:《东南大学学报(自然科学版)》2013年第A01期215-218,共4页Journal of Southeast University:Natural Science Edition
基 金:国家杰出青年科学基金资助项目(60925011);国家自然科学基金重大国际(地区)合作研究资助项目(61120106010)
摘 要:为了提高火控系统实时性,提出了基于粒子群优化算法的弹道解算方法,该方法提高了系统响应速度,并为更好地与多核平台下的并行计算相结合提供了基础.首先在预估计瞄准角附近生成并初始化粒子群,然后通过由弹道微分方程等组成的适应度函数对每个粒子的好坏进行评价,最后对粒子群的速度和位置进行更新.为了加快算法的收敛速度,将周氏迭代修正公式计算得到的全局最优粒子的修正角度代替全局最优位置引导粒子群更新.采用实际算例对该方法的可行性与有效性进行了验证.实验结果表明较传统的迭代修正方法其解算速度中提高了约2倍;较传统粒子群算法其粒子群收敛速度加快了约1.5倍.此外该方法最大的优点便是可以与并行计算很好地结合,在多核计算机平台下计算时间还可以进一步缩短.In order to improve real-time performance of the fire control system,a ballistic resolving method based on the improved particle sw arm optimization(PSO) algorithm is proposed,w hich improves the response speed of the system and provides a convenient extension to parallel computing on multicore platforms.First,particles are generated and initialized around the pre-estimated aiming angle.Then each particle is evaluated by an objective function composed of the ballistic differential equation etc.Finally,the position and velocity of particle sw arm are updated.In order to accelerate the convergence speed,the correction angle of the global best particle obtained by Zhou's iterative and correction formula is used to guide the update of particle sw arm.Experimental results show that the calculation speed is tw ice that of the iterative and correction method,and the convergence speed of particle sw arm is 1.5 times that of the conventional PSO algorithm.Moreover,the proposed method is fully compatible w ith parallel computing and can further shorten execution time on multicore platforms.
分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构] TJ012.31[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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