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摘要:
针对多目标粒子群优化算法在求解火力分配过程中容易陷入局部最优的问题,提出一种改进的多目标量子粒子群优化(Multi?Obj ective Quantum?Behaved Particle Swarm Optimi-zation,MOQPSO)算法。通过改进编码方式、修改位置更新公式、引入高斯变异和更新外部档案等方法,使该算法适于求解多平台多武器火力分配多目标优化模型。对规模不同的2个作战想定分别采用改进MOQPSO 算法和 MOPSO 算法进行求解。对多目标优化与单目标优化模型的收敛性能进行了比较。仿真结果表明:改进MOQPSO 算法比MOPSO 算法运算速度提高6倍左右,所求Pareto解的收敛精度更高、多样性更好,验证了所提算法的有效性和优越性。
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文献信息
篇名 改进MOQPSO算法的多平台多武器火力分配
来源期刊 空军工程大学学报(自然科学版) 学科 航空航天
关键词 多平台多武器 火力分配 多目标量子粒子群优化 Pareto前沿
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 航空?航天
研究方向 页码范围 25-30
页数 6页 分类号 V247
字数 5536字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-3516.2016.05.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 方洋旺 空军工程大学航空航天工程学院 116 911 14.0 24.0
2 柴栋 空军工程大学航空航天工程学院 16 175 7.0 13.0
3 彭广 空军工程大学航空航天工程学院 2 8 2.0 2.0
4 彭维仕 空军工程大学航空航天工程学院 6 24 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
多平台多武器
火力分配
多目标量子粒子群优化
Pareto前沿
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
空军工程大学学报(自然科学版)
双月刊
1009-3516
61-1338/N
大16开
西安市空军工程大学
52-247
2000
chi
出版文献量(篇)
2810
总下载数(次)
5
总被引数(次)
15414
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
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