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反舰导弹航路规划的OACRR-PSO算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高反舰导弹航路规划算法的搜素效率,从几何学角度对航路规划空间进行了研究,在将功能区域概念融入 逆向航路规划的过程中发现了功能区域的几何学渐变规律,据此提出功能区域簇作为其物理载体.将功能区域簇引入粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法,提出了功能区域簇实时约束(Operational area cluster real-time restriction, OACRR)的PSO算法(OACRR-PSO).为了便于表示功能区域簇,采用航路极坐标编码方式.与传统的PSO算法不同的是,考虑到 粒子中分量之间的关联性,该算法在优化过程中并不是对粒子的整个速度分量同时进行更新,而是引入一种分步递归进化 策略对粒子的分量逐步进行更新.在粒子的更新过程中,使用功能区域簇来实时限定粒子位置分量的准确更新范围,使得 算法搜索空间逐步减小,从而加速算法收敛.仿真实验结果表明,分步递归进化策略能够非常显著地提高算法的全局搜索 性能,并且算法收敛速度快、稳定性好. 相似文献
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为了提高遗传算法对航路规划问题的求解效率,提出了一种约束引导的航路规划遗传算法(CD-GA).与传统GA不同的是,该算法在优化过程中使用航路节点间的关联约束来实时限定基因值的准确变化范围.为了使染色体与航路的表达方式更加接近,采用定长实数的矩阵编码方式;采用一种分步递归初始化策略生成初始种群,保证其中均是非劣个体;在算法迭代过程中,分别采用一种连续多点分步交叉策略和扰动连续修复变异策略进行交叉和变异,使得算法搜索空间逐步减小,从而加速算法收敛.仿真实验结果表明,该算法能够显著提高遗传算法的全局搜索性能,并且算法收敛速度快,稳定性好. 相似文献
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