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:李静[1] 鲁济帅 翟凯玥 LI Jing;LU Jishuai;ZHAI Kaiyue(College of Electronics and Information Engineering,Xi’an Technological University,Xi’an 710021,China)
机构地区:[1]西安工业大学电子信息工程学院,西安710021
出 处:《火力与指挥控制》2023年第9期44-50,共7页Fire Control & Command Control
基 金:数字成像国防基础科研基金资助项目(JCKY2016606B001)。
摘 要:针对巡飞弹协同攻击作战中目标分配问题,建立了多约束条件下的目标分配模型,提出了一种改进的DE算法,主要通过引导“探索性”种群协作进化、自适应选择变异策略、变异率及交叉率对算法进行改进。将改进的DE算法应用到目标分配模型的求解和仿真中。仿真结果表明,该改进的算法可提高收敛性能和全局寻优能力,能够更快、更有效地找出巡飞弹——目标分配的最优分配方案。As for the tar get allocation problems in the cooperative attack operation of loitering munition,a target allocation model under multiple-constraint conditions is established,and an improved DE algorithm is proposed.The algorithm is improved by guiding the"exploratory"population cooperative evolution,adaptive selection mutation strategy,mutation rate and crossover rate.The improved DE algorithm is applied into the solution and simulation of the target allocation model.The simulation results indicate that the improved algorithm can improve the convergence performance and global optimization capacity,and can seek the optimal allocation scheme of loitering munition-target more quickly and more effectively.
关 键 词:巡飞弹 目标分配 改进DE算法 协作进化 自适应
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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