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:欧峤 贺筱媛[2] 郭圣明[2] OU Qiao;HE Xiao-Yuan;GUO Sheng-Ming(Graduate College,National Defense University,Beijing 100091,China;College of Joint Operations,National Defense University,Beijing 100091,China)
机构地区:[1]国防大学研究生院,北京100091 [2]国防大学联合作战学院,北京100091
出 处:《指挥与控制学报》2019年第4期282-287,共6页Journal of Command and Control
基 金:“十三五”装备预研共用技术项目(41412030401)资助~~
摘 要:为促进作战意图向作战行动序列落地,简要剖析了当前协同目标分配研究存在的不足,提出了综合考虑突防概率等对抗因素的问题模型.以离散差分进化算法为基础,从种群初始化、自适应差分变异、随机均匀交叉、约束处理4个方面对算法进行了改进.通过仿真实验,验证了改进差分进化算法求解协同目标分配问题的实时性和有效性.In order to promote the landing of combat intention to combat action sequence,this paper briefly analyzes the shortcomings of current research on cooperative target assignment and puts forward a problem model that comprehensively considers the factors of confrontation such as penetration probability.Based on the discrete differential evolution algorithm,the algorithm is improved from four aspects:population initialization,adaptive differential variation,random uniform crossova-and constraint processing.Through the simulation experiment the real-time performance and effectiveness of the unproved differential evolution algorithm are verified.
关 键 词:协同目标分配 突防概率 匹配优化 改进离散差分进化算法
分 类 号:TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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