10.3969/j.issn.1001-506X.2015.05.18
连续时空最优搜索者路径问题的改进双链遗传算法
针对连续时空马尔可夫运动目标的最优搜索者路径问题(optimal searcher path problem,OSPP),建立了搜索者方向和速度均作为决策变量的搜索路径规划模型,给出了一种改进的双链遗传算法(improved double chains genetic algorithm,IDCGA).算法采用双链实数编码策略表达搜索路径,利用混沌初始化方法产生初始种群,提出了变异幅度自适应控制的方法,通过引入基因位自适应因子η和进化代数自适应因子λ对变异操作进行了改进.以反潜搜索问题为例进行的仿真实验表明,所提出的算法具有稳定性好、寻优能力强、收敛速度快等优点,适用于求解复杂搜索路径问题.
最优搜索者路径、连续时空、马尔可夫目标、双链遗传算法、自适应变异
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O229(运筹学)
2015-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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1092-1098
