基于进化粒子群算法的军事训练计划智能优化

基于进化粒子群算法的军事训练计划智能优化

论文摘要

针对军事训练中补差训练计划手工拟制优化困难的问题,提出一种基于进化粒子群算法的计划智能优化方法。该方法以粒子群优化算法为基础,借鉴遗传算法中的生物竞争机制,引入生物个体的优胜劣汰算法,通过对低分个体的淘汰和高分个体的繁殖跳出局部最优陷阱,以快速获取全局最优个体,并设计熵权理想点法计算个体的综合评分结果,得到全局最优解。仿真结果表明:进化粒子群算法相比于标准粒子群算法、量子粒子群算法、遗传算法具有更好的收敛性和更高的计算效率,能够有效解决补差训练计划智能优化问题。

论文目录

  • 1 问题描述
  • 2 算法构建
  •   2.1 课目、组训者排序算法
  •   2.2 综合评分算法
  •     2.2.1 评估指标计算
  •     2.2.2 多指标融合计算
  •   2.3 粒子群算法
  •   2.4 量子粒子群算法
  •   2.5 遗传算法
  •   2.6 进化粒子群算法
  • 3 仿真实验
  •   3.1 各智能优化算法收敛性比较
  •   3.2 各智能优化算法结果比较
  •   3.3 各智能优化算法效率比较
  •   3.4 补差训练计划结果分析
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 杜尚华,樊率军,赵玉建

    关键词: 补差训练计划,熵权理想点法,遗传算法,粒子群算法,智能优化

    来源: 指挥控制与仿真 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 武器工业与军事技术,自动化技术

    单位: 国防大学联合作战学院

    分类号: E91;TP18

    页码: 59-64

    总页数: 6

    文件大小: 1437K

    下载量: 241

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