【摘 要】
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提出一种改进的多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,通过化解约束条件、修改速度和位置更新等使该算法适于求解火力分配多目标规
【机 构】
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海军工程大学电子工程学院,中国人民解放军91919部队
【基金项目】
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中国博士后科学基金(20090461460)资助课题
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提出一种改进的多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法,通过化解约束条件、修改速度和位置更新等使该算法适于求解火力分配多目标规划模型。最终求解的非劣解集构成Pareto前沿,体现增加火力单元数量对射击效能的影响,决策者可按照意图从中选取最终解。不考虑多目标规划模型中的属性目标,对敌毁伤概率随迭代步数演变与单目标函数相比,收敛性能相同,最大值相近,验证了所提算法的有效性。
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