论文研究-天基预警调度的启发式优化方法.pdf

论文研究-天基预警调度的启发式优化方法.pdf,  天基预警过程可以看作一种多维离散时间序列监控与预测问题,其调度的决策要素、优化目标和约束条件较多,故往往采用智能优化算法求解该非线性优化问题.而它们在指定时间内却是概率性收敛到Pareto解集.对此, 提出基于贝叶斯方法提供多类别决策树挖掘调度中的启发信息,以及引入局部搜索算子等方法提高智能优化算法的快速性和鲁棒性.预警仿真实验表明融入上述方法的免疫克隆选择算法收敛性能提高了10.1%,遗传算法提高了9.8%.