資料介紹
針對求解武器一目標分配(weapon-target assignment,WTA)問題的傳統算法容易早熟和收斂較慢的缺點,提出一種直覺模糊遺傳算法,采用模擬退火的Meta-Lamarckian學習策略和自適應變異,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,以剩余目標威脅最小和攻擊傷害值最大為目標,建立了數學模型,定義了目標函數和約束函數的隸屬度和非隸屬度函數,通過“最小一最大”算子構建了直覺模糊WTA問題模型,并設計了模擬退火的Meta-Lamarckian學習策略和自適應變異,增強算法的局部尋優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,驗證了該方法的有效性。
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