基于多目标鲸鱼优化算法的动态武器目标分配
针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm,NSMWOA)求解动态武器目标分配模型.首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案.
动态武器目标分配、多目标鲸鱼优化算法、logistic映射、非支配等级、拥挤度
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
2023-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
153-159
