多群协同PSO优化算法的WTA问题求解

被引:4
作者
肖嵘 [1 ]
赵成旺 [2 ]
王护利 [2 ]
檀朝彬 [2 ]
机构
[1] 廊坊广播电视大学成教部
[2] 炮兵指挥学院三系
关键词
武器目标分配; 粒子群算法; 协同;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
081202 ;
摘要
在现代作战指挥的研究中,武器目标分配(WTA)问题是一种典型的NP问题,针对基本粒子群(PSO)算法易于陷于局部最优解的情况,为提高速度和求解精度,提出用多群协同PSO算法求解WTA问题,设计了一种新的种群生成编码方法,缩小了可行解空间,并给出了采用多群协同PSO算法进行求解WTA问题的详细步骤。对于大规模WTA问题,将三群协同、四群协同PSO算法与基本PSO算法进行了比较,仿真结果表明了多群协同PSO算法当WTA问题规模较大时,在求解精度、收敛速度方面的优越性,能够有效求解WTA复杂而困难的问题。
引用
收藏
页码:12 / 14+28 +28
页数:4
相关论文
共 8 条
[1]   具有随机惯性权重的PSO算法 [J].
胡建秀 ;
曾建潮 .
计算机仿真, 2006, (08) :164-167
[2]   三群协同粒子群优化算法 [J].
刘卓倩 ;
顾幸生 ;
陈国初 .
华东理工大学学报(自然科学版), 2006, (07) :754-757
[3]   武器-目标分配问题的粒子群优化算法 [J].
高尚 ;
杨静宇 .
系统工程与电子技术, 2005, (07) :1250-1252+1259
[4]   武器-目标分配问题的蚁群算法 [J].
高尚 .
计算机工程与应用 , 2003, (03) :78-79
[5]   WTA问题的遗传算法研究 [J].
曹奇英 ;
何张兵 .
控制理论与应用, 2001, (01) :76-79
[6]   解武器—目标分配问题的神经网络方法 [J].
朱齐丹 ;
胡绍勇 ;
宋福香 ;
黄蕾 .
哈尔滨工程大学学报, 1997, (03) :38-43
[7]   武器——目标分配问题的一种算法 [J].
王永寿 .
现代防御技术, 1993, (01) :13-23
[8]  
A Neural Network-Based Optimization Algorithm for the Static Weapon-Target Assignment Problem[J] . Eitan Wacholder. ORSA Journal on Computing . 1989 (4)