基于直觉模糊遗传的武器—目标分配问题优化

• 作者: 刘占强 文童 李进 杨进帅 王毅
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 武器—目标分配 直觉模糊集 模拟退火Meta-Lamarckian学习 自适应变异 遗传算法
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.01.005

摘要

针对求解武器—目标分配(weapon-target assignment,WTA)问题的传统算法容易早熟和收敛较慢的缺点,提出一种直觉模糊遗传算法,采用模拟退火的Meta-Lamarckian学习策略和自适应变异,提高了求解WTA问题的效益和速度.首先考虑了WTA问题的各种约束条件,以剩余目标威胁最小和攻击伤害值最大为目标,建立了数学模型,定义了目标函数和约束函数的隶属度和非隶属度函数,通过“最小—最大”算子构建了直觉模糊WTA问题模型,并设计了模拟退火的Meta-Lamarckian学习策略和自适应变异,增强算法的局部寻优能力和后期收敛速度.通过算例仿真并与GA、PSO等算法比较分析,验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王毅	西北大学信息科学与技术学院	6	10	2.0	3.0
2	文童	空军工程大学防空反导学院	8	13	3.0	3.0
3	杨进帅	空军工程大学防空反导学院	7	12	2.0	3.0
4	李进	空军工程大学防空反导学院	13	30	4.0	5.0
5	刘占强	空军工程大学防空反导学院	13	18	3.0	3.0