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基于改进差分进化算法的作战目标分配
文献摘要：
针对传统差分进化算法在求解作战目标分配时存在的参数敏感性高、高维变量求解精度低和易陷入局部最优等缺陷,提出一种改进的多策略协同差分进化算法.以精英种群引导3个等规模种群协同进化,各种群将产生优秀变异体的历史信息作为自学习经验,根据进化程度适应性选择变异策略、缩放因子和交叉概率,从而平衡全局搜索能力和收敛速度.与3种常用算法在8个测试函数上进行实验对比,对最优解的平均值、标准差、Wilcoxon rank-sum检验和胜率进行分析,测试了算法的收敛性和稳定性.以某次联合火力打击为例进行仿真实验,结果表明,算法能够有效解决作战目标分配问题.
文献关键词：
作战目标分配;差分进化;多策略;协同进化;自适应参数
中图分类号：
作者姓名：
马悦;吴琳;郭圣明
作者机构：
国防大学,北京 100091;中国人民解放军31002部队,北京 100091
文献出处：
引用格式：
[1]马悦;吴琳;郭圣明-.基于改进差分进化算法的作战目标分配)[J].指挥控制与仿真,2022(04):31-41
A类：
B类：
改进差分进化算法,作战目标分配,解作,参数敏感性,高维变量,和易,局部最优,优等,多策略,策略协同,精英种群,种群协同,协同进化,变异体,历史信息,自学习,学习经验,适应性选择,变异策略,缩放因子,全局搜索,搜索能力,收敛速度,测试函数,实验对比,最优解,Wilcoxon,rank,sum,胜率,收敛性,某次,火力打击,分配问题,自适应参数
AB值：
0.393578
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