【摘 要】
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为解决利用时差(time difference of arrival, TDOA)信息无源定位计算困难的问题,引入乌鸦搜索算法(crow search algorith, CSA),针对该算法易陷入局部极值,提出一种改进自适应乌鸦搜索算法(adaptive crow search algorithm, ACSA)。综合考虑随进化代数增加种群的整体变化,平衡算法迭代过程中的全局搜索能力与局部寻优能力
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61761025)。
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为解决利用时差(time difference of arrival, TDOA)信息无源定位计算困难的问题,引入乌鸦搜索算法(crow search algorith, CSA),针对该算法易陷入局部极值,提出一种改进自适应乌鸦搜索算法(adaptive crow search algorithm, ACSA)。综合考虑随进化代数增加种群的整体变化,平衡算法迭代过程中的全局搜索能力与局部寻优能力,设计一种自适应感知概率模型,使算法在初期保留较多优良个体,保证种群多样性,避免局部最优,在后期快速收敛
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