資料介紹
針對(duì)求解武器一目標(biāo)分配(weapon-target assignment,WTA)問題的傳統(tǒng)算法容易早熟和收斂較慢的缺點(diǎn),提出一種直覺模糊遺傳算法,采用模擬退火的Meta-Lamarckian學(xué)習(xí)策略和自適應(yīng)變異,提高了求解WTA問題的效益和速度。首先考慮了WTA問題的各種約束條件,以剩余目標(biāo)威脅最小和攻擊傷害值最大為目標(biāo),建立了數(shù)學(xué)模型,定義了目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)的隸屬度和非隸屬度函數(shù),通過“最小一最大”算子構(gòu)建了直覺模糊WTA問題模型,并設(shè)計(jì)了模擬退火的Meta-Lamarckian學(xué)習(xí)策略和自適應(yīng)變異,增強(qiáng)算法的局部尋優(yōu)能力和后期收斂速度。通過算例仿真并與CA、PSO等算法比較分析,驗(yàn)證了該方法的有效性。
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