10.3969/j.issn.1007-130X.2017.12.021
基于改进量子免疫克隆多目标优化算法的火力分配问题
针对传统火力分配中存在武器资源浪费的情况,以对敌目标与网络攻击收益最大、己方武器消耗最小为目标,建立一种考虑毁伤概率约束条件的多目标火力分配模型.对标准量子免疫克隆多目标优化算法进行优化,引入了混沌机制,修复不可行解,并对搜索策略和多样性保持策略进行改进,设计了一种改进的量子免疫克隆多目标优化算法.通过实验仿真,验证了模型的正确性与算法的优越性.相比于传统量子免疫克隆算法,改进算法的性能平均提高了23%.
火力分配、量子克隆免疫多目标算法、毁伤概率约束
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TP18(自动化基础理论)
航空科学基金20155196022
2018-01-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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