基于基因表达式编程的多星成像任务规划算法

发布时间：2023-03-12 04:13

　　通过分析区域目标多星成像任务规划的约束条件,建立相应的约束满足模型,并分析模型的数学复杂度。为改善遗传算法应用于多星成像任务规划问题时,全局搜索能力较弱的缺点,首次提出使用基因表达式编程求解此问题。在算法实现的过程中,设计出倒置遗传算子增强最优解的搜索,并引入知识库保留迭代过程中的精英个体。结果表明,基因表达式编程不仅有效和合理地解决了多星成像规划问题,而且极大地提高了解的精度。

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【文章目录】：
1 基因表达式编程算法简介
2 多星成像模型的建立
    2.1 模型的约束条件分析
    2.2 建立约束满足性模型
    2.3 模型的复杂性分析
3 算法求解
    3.1 解的编码设计
    3.2 引入知识库
    3.3 算法求解过程
4 仿真实验
5 结语



本文编号：3760922