改进量子行为粒子群算法求解武器目标分配问题.pdf

"改进量子行为粒子群算法求解武器目标分配问题" 该论文提出了一种改进的量子行为粒子群算法，以解决武器目标分配问题。该算法通过定义粒子进化速度及粒子聚集度，将惯性权重表示为粒子进化速度和粒子聚集度的函数，使惯性权重具有自适应性。此外，该算法还将慢变函数引入传统位置更新公式中，有效地克服陷入局部最优解的问题。以分配各类武器迎击来袭目标的失败概率最低为目标，建立多种类型武器目标分配问题模型。 该算法的优点在于能够快速给出武器目标分配问题的最好或较好分配方案，并且能够高效地求解武器目标分配问题。该算法的提出能够为武器目标分配问题提供一种新的解决方案，对于提高武器目标分配的效率和性能具有重要的意义。 武器目标分配问题是一个多目标寻优问题，需要合理选择分配算法以提高解决效率和性能。目前，各种进化算法如遗传算法、蚁群算法、多群协同PSO优化算法等都被用于解决武器目标分配问题。然而，这些算法都不可避免地存在着早熟停滞现象，导致求解效率降低。 粒子群算法通过全局极值向全体粒子传递信息，使得粒子能够自适应地搜索最优解。该算法的提出能够克服早熟停滞现象，提高武器目标分配问题的解决效率和性能。 该论文的贡献在于提出了一个新的量子行为粒子群算法，以解决武器目标分配问题。该算法的提出能够为武器目标分配问题提供一种新的解决方案，对于提高武器目标分配的效率和性能具有重要的意义。 在武器目标分配问题中，选择合适的分配算法是非常重要的。该论文提出的改进量子行为粒子群算法能够快速给出武器目标分配问题的最好或较好分配方案，并且能够高效地求解武器目标分配问题。该算法的提出能够为武器目标分配问题提供一种新的解决方案，对于提高武器目标分配的效率和性能具有重要的意义。 该论文提出的改进量子行为粒子群算法能够有效地解决武器目标分配问题，提高武器目标分配的效率和性能。该算法的提出对武器目标分配问题的解决具有重要的意义。