基于动态权重蚱蜢优化算法的突变运动跟踪

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针对传统跟踪器在跟踪过程中因目标突变运动导致跟踪失败的问题,提出了一种基于动态权重蚱蜢优化算法(weighted grasshopper optimization algorithm, WGOA)的突变运动跟踪方法。首先采用变异算子增加种群多样性,提升蚱蜢优化算法(grasshopper optimization algorithm, GOA)的全局探索能力。然后,在蚱蜢位置更新过程中引入非线性动态权重,既保证算法的全局探索性能,又增强算法局部开发性能,进而提高算法的收敛速度。最后,将WGOA应用于
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