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:周思羽 林星瑞 宋立廷 羊鹤龄 ZHOU Siyu;LIN Xingrui;SONG Liting;YANG Heling(Campus of Qingdao,Naval Aviation University,Qingdao 266000,China;Chengdu Open University,Chengdu 610000,China)
机构地区:[1]海军航空大学青岛校区,山东青岛266000 [2]成都开放大学,四川成都610000
出 处:《飞行力学》2024年第2期75-81,共7页Flight Dynamics
摘 要:面向多机多目标协同空战目标分配算法研究,以及现有离散粒子群算法在求解大规模决策问题时迭代次数多、收敛速度慢和精度不足的问题,提出一种基于非线性权重的启发式离散粒子群优化算法(NW-HMDPSO)。在典型空战想定条件下,仿真验证了基于NW-HMDPSO的空战目标分配算法。仿真结果表明,该算法能够快速收敛,实现有效的空战目标分配,具有较高的全局搜索能力和局部求解精度。最后,通过算法性能的分析与比较试验,进一步证明了该算法的优越性。Facing the multi-aircraft multi-target collaborative air combat target assignment and the large number of iterations, slow convergence and insufficient accuracy of discrete particle swarm algorithm in solving large-scale decision problems, this paper proposed a non-linear weight-based heuristic discrete particle swarm algorithm(NW-HMDPSO). Under the typical air combat scenario, a multi-aircraft multi-target collaborative air combat target assignment algorithm based on NW-HMDPSO has been verified. The simulation results show that the NW-HMDPSO-based air combat target assignment algorithm can make effective air combat attack decisions and achieve fast convergence, with high local solution accuracy and global search capability. Finally, through the analysis and comparison of algorithm performance, the superior performance of this algorithm has been further analyzed.
关 键 词:多机协同空战 多目标攻击决策 非线性权重策略 离散粒子群优化
分 类 号:E91[军事] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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