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針對(duì)武器目標(biāo)分配（WTA）的求解實(shí)時(shí)性問題，建立基于火力集合劃分的WTA數(shù)學(xué)模型，并提出一種基于模糊自適應(yīng)諧振理論的鄰域搜索（FART-NS）快速?zèng)Q策算法。利用模糊自適應(yīng)諧振理論的快速泛化能力提髙算法實(shí)時(shí)性，引廴虛擬節(jié)點(diǎn)提升鄰域搜索算法在WTA解空間的尋優(yōu)能力，形成快速泛化-鄰域優(yōu)化-在線學(xué)習(xí)的閉環(huán)機(jī)制，使FART-NS算法對(duì)訓(xùn)練集精度和采樣密度具有較強(qiáng)的魯棒性。仿真結(jié)果表明，該算法在時(shí)間復(fù)雜度上優(yōu)于BBA、改進(jìn)GA等主流算法，能較好平衡WTA問題的求解實(shí)時(shí)性和收斂性。
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