基于改进PSO算法的导弹控制参数优化

• 作者: 张民 陆宇平 陈欣
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 空对空导弹 控制参数 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 445-449
• 页数: 5页
• 分类号: V249.1
• 字数: 3195字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2615.2009.04.005

摘要

研究了将粒子群算法(PSO)应用于空对空导弹控制参数自动设计的方法,解决导弹控制参数手工设计中遇到的困难与问题.标准PSO算法在导弹静稳定工作点参数优化中表现出良好性能,但在静不稳定工作点优化时容易限入局部最优,因此引入遗传算法(GA)的杂交思想对标准PSO算法进行了改进,以扩大解空间的范围.仿真结果表明:改进后的PSO优化算法具有更强的全局搜索能力,获得的参数能够满足给定的性能指标,并且可以节省大量的设计时间,具有很高的工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈欣	南京航空航天大学自动化学院	124	1000	15.0	25.0
2	陆宇平	南京航空航天大学自动化学院	174	1422	19.0	27.0
3	张民	南京航空航天大学自动化学院	24	110	5.0	10.0