基于PSO-GA混合算法的末端防御兵力优化部署方法

论文摘要

针对具有大规模、多约束、非线性特点的要地末端防御兵力优化部署问题,建立了基于火力覆盖能力的末端防御兵力优化部署模型,并提出了一种基于粒子群与遗传算法的模型求解方法,该方法克服了进化算法的随机性,加快了搜索速度,有效防止算法的早熟收敛。仿真实验证实了构造的混合算法能够有效对模型求解,为科学制定要地末端防御优化部署方案提供作战建议。

论文目录

• 1 问题的数学描述
•   1.1 备选位置确定
•   1.2 确定所需兵力总数
•   1.3 基本假设
•   1.4 约束条件的数学描述
•     1.4.1 火力单元离要地中心距离约束
•     1.4.2 兵力数量约束
•     1.4.3 武器性能约束
•   1.5 火力覆盖能力的数学描述
•   1.6 数学模型
• 2 PSO-GA混合算法
•   2.1 粒子群算法（PSO）
•   2.2 遗传算法（GA）
•   2.3 新的基于PSO和GA的混合算法
•   2.4 PSO-GA算法在防空兵力优化部署中的应用
• 3 实验与分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 温包谦,王涛,成坤,张济众

关键词: 要地防空,优化部署,火力单元,末端防御,粒子群算法,遗传算法

来源: 兵器装备工程学报 2019年11期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 武器工业与军事技术,自动化技术

单位: 火箭军工程大学

基金: 装备军内科研项目(JJ20172A04134)

分类号: TP18;E91

页码: 45-49

总页数: 5

文件大小: 140K

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