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]空军勤务学院航材管理系,江苏徐州221000
出 处:《计算机仿真》2016年第9期68-72,共5页Computer Simulation
摘 要:航空装备携行配置优化,可实现航空装备伴随保障精确化,并兼顾军事效益与经济效益的要求。如何在既定的可用度要求下尽可能减少保障费用是航空装备携行配置优化的难点。针对上述问题建立了航空装备携行配置优化模型,提出了一种自适应步长的人工鱼群算法。在传统鱼群算法的步长计算式的基础上增加了动态的自适应系数,并用改进后的算法对某型飞机执行作战任务时常消耗的航空装备携行配置优化方案进行了仿真。结果表明,自适应步长鱼群算法比普通鱼群算法具有更快的收敛速度和更高的搜索精度,证明改进鱼群方法可为航空装备携行配置优化设计的可行性提供了依据。An optimization model of aviation equipments carrying allocation is established and a dynamical adaptive coefficient on the basis of step calculation of normal artificial fish swarm algorithm is put forward. Also this improved algorithm is used for simulating the carrying allocation optimization scheme of aviation equipments which are often consumed when executing operational missions. The results show that the AFSA with the adaptive step has faster convergence speed and higher searching precision than normal ASFA, which proves the feasibility and the superiority of the optimization application of aviation equipment carrying allocation using this improved algorithm.
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