广西师范大学学报(自然科学版) ›› 2010, Vol. 28 ›› Issue (3): 187-190.

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基于动态自适应遗传算法的舰艇防空火力分配

傅调平, 陈建华, 李刚强   

  1. 海军兵种指挥学院一系,广东广州510431
  • 收稿日期:2010-05-13 出版日期:2010-09-20 发布日期:2023-02-06
  • 通讯作者: 傅调平(1975—),男,江西丰城人,海军兵种指挥学院副教授,博士。E-mail:ftpjh1121@sina.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(60504035)

Warship Air Defense WTA Based on Dynamic Adaptive GA

FU Tiao-ping, CHEN Jian-hua, LI Gang-qiang   

  1. The First Department,Naval Arms Command Academy,Guangzhou Guangdong,510431,China
  • Received:2010-05-13 Online:2010-09-20 Published:2023-02-06

摘要: 本文提出一种基于自适应编码思想的遗传算法用于解决水面舰艇防空火力分配问题,该算法采用自适应编码,自适应选择与自适应的交叉与变异算子,能在较短的时间内得到全局优化解。仿真实验结果表明:新算法与其他算法相比,在优化性能和时间性能方面都有了一定的改善,可以较好地避免陷入局部最优,能较好地解决舰艇防空火力分配问题。

关键词: 自适应, 遗传算法, 舰艇防空, 火力分配

Abstract: For resolvingthe air defense weapon-target assignment of warships,an improved genetic algorithm based on dynamic adaptive is proposed.The new algorithm adopts adaptive encoding,adaptive choosing operator,adaptive crossover and mutation operator.As aresult,the algorithm can get global optimization resolution in a short time.Results demonstrate that the improved algorithm achieves better efficiency than some classical optimization algorithms,can avoid getting into local optimization,and solve air defense weapon-target assignment problems of warships well.

Key words: adaptive, genetic algorithm, air defense of warship, WTA problem

中图分类号: 

  • TP301.6
[1] LEE Zne-jung,SU Shun-feng,LEE Chou-yuan.Efficiently solving general weapon-target assignment problem by genetic algorithms with greedy eugenics[J].IEEE transactions on Sys Man and Cyber,2003,33(1):113-121.
[2] 贺正洪,张金成.基于专家系统的防空火力分配模型[J].系统工程与电子技术,2001,23(7):563-566.
[3] 戴上平,高丽,朱长武.基于遗传模拟退火算法的任务分配与调度[J].广西师范大学学报:自然科学版,2006,24(4):151-154.
[4] LEUNG Kwong-sak,SUN Jian-yong,XU Zong-ben.Efficiency speed-upstrategies for evolutionary computatin:an adaptive implementation[J].Engineering Computations,2002,19(3):272-304.
[5] 徐宗本,陈志平,章祥荪.遗传算法基础理论研究的新近发展[J].数学进展,2000,29(2):97-114.
[6] HOLLAND J H.Adaptation in natural and artificial systems[M].Cambridge:MIT Press,1992.
[7] BACK T,SCHWEFEL H P.An overview of evolutionary algorithms for parameter optimization[J].Evolutionary Computation,1993,1(1):1-23.
[8] 丁建立,陈增强,袁著祉.遗传算法与蚂蚁算法的融合[J].计算机研究与发展,2003,40(9):1351-1356.
[1] 王喜敏, 袁杰, 寇巧媛. 一种基于多策略的改进黏菌算法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2022, 40(6): 98-108.
[2] 肖飞, 康增彦, 王维红. 两种算法用于预测A2/O工艺脱氮条件[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2022, 40(6): 173-184.
[3] 蒋瑞, 徐娟, 李强. 基于跨域均值逼近的轴承剩余使用寿命预测[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2022, 40(3): 121-131.
[4] 朱恩文, 朱安麒, 王洁丹, 刘玉娇. 基于EEMD-GA-BP模型的风电功率短期预测研究[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2022, 40(1): 166-174.
[5] 胡竣涛, 时小虎, 马德印. 基于均值漂移和遗传算法的护工调度算法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2021, 39(3): 27-39.
[6] 徐庆婷, 张兰芳, 朱新华. 综合语义技术与LSTM神经网络的主观题自适应评卷方法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2021, 39(2): 51-61.
[7] 许伦辉, 曹宇超, 林培群. 基于融合免疫优化和遗传算法的多应急物资中心选址与调度[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2020, 38(6): 1-13.
[8] 叶青, 黄强, 聂斌, 李欢. 一种自适应的高维离群点识别方法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2020, 38(2): 107-114.
[9] 许伦辉,尹诗德,刘易家. 基于模拟退火的自适应布谷鸟算法求解公交调度问题[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2018, 36(2): 1-7.
[10] 梁晓萍,罗晓曙. 基于遗传自适应的维纳滤波图像去模糊算法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2017, 35(4): 17-23.
[11] 王勋, 罗晓曙. 基于图像处理自适应变步长调焦搜索算法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2016, 34(3): 25-31.
[12] 刘伟铭, 李荣荣, 王超, 黄玲. 高速公路通行卡调拨问题的遗传算法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2016, 34(1): 1-8.
[13] 周克良, 邢素林, 聂丛楠. 基于自适应阈值小波变换的心音去噪方法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2016, 34(1): 19-25.
[14] 刘宏, 王其涛, 夏未君. 基于量子遗传算法的WSN三维定位方法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2015, 33(4): 49-54.
[15] 乐美龙, 高金敏. 轮辐式航线网络下机型分配与舱位控制的协同优化研究[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2014, 32(3): 33-40.
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