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基于邻域混沌PSO算法的目标分配优化方法
被引量：
1
1
作者
欧微
焦丽萍
+1 位作者
陈平
易朝晖
《计算机技术与发展》
2012年第8期85-88,共4页
针对基本粒子群算法在求解火力打击体系目标分配问题时易陷入局部极值、计算精度差的局限性,提出了一种基于混沌粒子群算法(Chaos Particle Swarm Optimization,CPSO)的目标分配优化方法。在综合考虑整体毁伤效能、打击匹配度和风险概...
针对基本粒子群算法在求解火力打击体系目标分配问题时易陷入局部极值、计算精度差的局限性,提出了一种基于混沌粒子群算法(Chaos Particle Swarm Optimization,CPSO)的目标分配优化方法。在综合考虑整体毁伤效能、打击匹配度和风险概率的基础上,分析了目标分配问题的数学模型,设计了相应的粒子编码方法、更新策略和有效性修订方法,提出一种在种群最优粒子邻域内进行混沌搜索的改进策略。仿真结果表明,所提CPSO算法的性能明显优于基本粒子群算法和变异粒子群算法。
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关键词
目标分配
粒子群算法
混沌优化
有效性
修订
下载PDF
职称材料
题名
基于邻域混沌PSO算法的目标分配优化方法
被引量：
1
1
作者
欧微
焦丽萍
陈平
易朝晖
机构
乌鲁木齐民族干部学院军事合成教研室
出处
《计算机技术与发展》
2012年第8期85-88,共4页
基金
军队重点项目(编号略)
文摘
针对基本粒子群算法在求解火力打击体系目标分配问题时易陷入局部极值、计算精度差的局限性,提出了一种基于混沌粒子群算法(Chaos Particle Swarm Optimization,CPSO)的目标分配优化方法。在综合考虑整体毁伤效能、打击匹配度和风险概率的基础上,分析了目标分配问题的数学模型,设计了相应的粒子编码方法、更新策略和有效性修订方法,提出一种在种群最优粒子邻域内进行混沌搜索的改进策略。仿真结果表明,所提CPSO算法的性能明显优于基本粒子群算法和变异粒子群算法。
关键词
目标分配
粒子群算法
混沌优化
有效性
修订
Keywords
target assignment
panicle swarm optimization
chaos optimization
validity correcting
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于邻域混沌PSO算法的目标分配优化方法
欧微
焦丽萍
陈平
易朝晖
《计算机技术与发展》
2012
1
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职称材料
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参考文献
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