【摘 要】
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研究武器-目标分配(Weapon-Target Assignment,WTA)问题,是以消耗最少弹药、拦截最多目标。传统方法采用典型的NP算法,受各种约束条件的限制。为提高WTA问题的求解速度和效益
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研究武器-目标分配(Weapon-Target Assignment,WTA)问题,是以消耗最少弹药、拦截最多目标。传统方法采用典型的NP算法,受各种约束条件的限制。为提高WTA问题的求解速度和效益,提出了一种改进变异的直觉模糊差分进化算法。首先,,建立带有资源约束的WTA优化模型;其次,定义了目标函数与约束函数的隶属度和非隶属度函数,将模型转化为直觉模糊优化模型;运用算子k调节差分进化算法前后期的变异率,增强了求解直觉模糊WTA问题的全局和局部寻优能力。最后,通过与DE、Csa DE、AIS算法仿真比较分析,验证了该方法具有较快的寻优速度及较优的效益值。
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