【摘 要】
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针对求解武器—目标分配(weapon-target assignment,WTA)问题的传统算法容易早熟和收敛较慢的缺点,提出一种直觉模糊遗传算法,采用模拟退火的Meta-Lamarckian学习策略和自适
【机 构】
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空军工程大学防空反导学院,西北大学信息科学与技术学院
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针对求解武器—目标分配(weapon-target assignment,WTA)问题的传统算法容易早熟和收敛较慢的缺点,提出一种直觉模糊遗传算法,采用模拟退火的Meta-Lamarckian学习策略和自适应变异,提高了求解WTA问题的效益和速度。首先考虑了WTA问题的各种约束条件,以剩余目标威胁最小和攻击伤害值最大为目标,建立了数学模型,定义了目标函数和约束函数的隶属度和非隶属度函数,通过“最小—最大”算子构建了直觉模糊WTA问题模型,并设计了模拟退火的Meta-Lamarckian学习策略和自适应变异
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