基于改进花朵授粉算法的防空部署优化研究
发布时间：2021-11-13 21:01
火力单元部署具有多目标、大规模和不确定性等特点,利用花朵授粉算法求解火力单元部署问题。针对花朵授粉算法存在易陷入局部最优、鲁棒性差等问题,为此提出小生境混沌花朵授粉算法。为增加算法搜索的广度,使用小生境技术保持种群的多样性,提升了算法的全局优化能力;引入逻辑自映射函数产生的混沌序列对精英个体进行局部优化,增强算法的搜索精度和收敛速度;将改进算法应用至火力单元优化部署模型中,仿真结果验证了改进算法比花朵授粉算法和其他基础优化算法能更合理高效地分配火力单元,实现武器作战效能最大化。
【文章来源】：计算技术与自动化. 2019,38(03)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
目标杀伤区飞行距离计算示意图
上对部署阵地划分，每个交叉点为防空导弹武器系统的待部署地点。以第1节建立的目标函数为优化目标，利用本文提出的NCFPA算法和基本FPA、遗传算法和差分进化算法分别对模型进行求解。参数设置为：基本FPA和NCFPA的转换概率p=0.8。混沌搜索最大迭代次数：K=40，精英群体比例为；DE的参数设置：交叉概率CR=0.9，缩放因子F=0.8，变异概率G=0.8。GA的参数设置：交叉概率CR=0.8，变异概率G=0.6。设置种群规模为150，所有算法的最大迭代次数均为N_iter=300。算法求得的结果表2所示，图2为四种算法的寻优过程对比图。表2算法求取结果对比武器类型最优解部署阵地评分火力覆盖均匀度/%重点方向目标拦截概率/%GA79.778.363.694.1DE86.572.682.496.2FPA86.284.575.397.5NCFPA90.383.587.698.41009080706050400100200300适应度值GADEFPANCFPA图2算法寻优收敛对比曲线根据表1中的求解结果可以看出，对于火力单元优化部署问题，FPA算法的求解精度优于GA和DE算法，体现出其良好的寻优性能。相较于PFA等算法，引入小生境技术和混沌搜索策略NCFPA算法的求解精度更高，得到的结果在部署阵地评分、重点方向的拦截概率和火力覆盖均匀度等指标值上均优于其他对比算法，所以NCFPA所得的部署结果综合防空效能更优，证明了本文改进思路的有效性。同时结合图2中的算法寻优过程曲线可看出，NCPFA的收敛速度更快、求解精度更优，表现出较好的全局寻优能力。4结论针对火力单元的优化部署问题，提出一种应用混沌小生境的花朵授粉算法进行求解，小生境技术的引入有助于维持种群的多样性，有效避免算法出现早熟，提升了全局寻优能力；其次，采用逻辑自映射混沌序列优化精英个体，使算法的搜索精度和收敛速度?
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的花朵授粉算法在微网优化调度中的应用[J]. 王生生,杜鹏,董如意,李永贺. 东北大学学报(自然科学版). 2018(03)
[2]基于改进花授粉算法的无人船空间全局优化[J]. 苏兴龙. 信息技术. 2016(10)
[3]基于花朵授粉算法的产品拆卸序列规划[J]. 焦庆龙,徐达,李闯. 计算机集成制造系统. 2016(12)
[4]基于小生境混沌遗传算法的水资源优化调度[J]. 赵小强,何智娥. 北京工业大学学报. 2015(09)
[5]具有混沌搜索策略的蝙蝠优化算法及性能仿真[J]. 刘长平,叶春明. 系统仿真学报. 2013(06)
[6]基于逻辑自映射的变尺度混沌粒子群优化算法[J]. 刘长平,叶春明. 计算机应用研究. 2011(08)
[7]基于Memetic算法的要地防空优化部署方法[J]. 陈杰,陈晨,张娟,辛斌. 自动化学报. 2010(02)
博士论文
[1]改进型花朵授粉优化算法原理及工程应用研究[D]. 许树辉.山东大学 2017
硕士论文
[1]小生境混合蛙跳算法研究与应用[D]. 李锦.西安电子科技大学 2012
本文编号：3493713
【文章来源】：计算技术与自动化. 2019,38(03)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
目标杀伤区飞行距离计算示意图
上对部署阵地划分，每个交叉点为防空导弹武器系统的待部署地点。以第1节建立的目标函数为优化目标，利用本文提出的NCFPA算法和基本FPA、遗传算法和差分进化算法分别对模型进行求解。参数设置为：基本FPA和NCFPA的转换概率p=0.8。混沌搜索最大迭代次数：K=40，精英群体比例为；DE的参数设置：交叉概率CR=0.9，缩放因子F=0.8，变异概率G=0.8。GA的参数设置：交叉概率CR=0.8，变异概率G=0.6。设置种群规模为150，所有算法的最大迭代次数均为N_iter=300。算法求得的结果表2所示，图2为四种算法的寻优过程对比图。表2算法求取结果对比武器类型最优解部署阵地评分火力覆盖均匀度/%重点方向目标拦截概率/%GA79.778.363.694.1DE86.572.682.496.2FPA86.284.575.397.5NCFPA90.383.587.698.41009080706050400100200300适应度值GADEFPANCFPA图2算法寻优收敛对比曲线根据表1中的求解结果可以看出，对于火力单元优化部署问题，FPA算法的求解精度优于GA和DE算法，体现出其良好的寻优性能。相较于PFA等算法，引入小生境技术和混沌搜索策略NCFPA算法的求解精度更高，得到的结果在部署阵地评分、重点方向的拦截概率和火力覆盖均匀度等指标值上均优于其他对比算法，所以NCFPA所得的部署结果综合防空效能更优，证明了本文改进思路的有效性。同时结合图2中的算法寻优过程曲线可看出，NCPFA的收敛速度更快、求解精度更优，表现出较好的全局寻优能力。4结论针对火力单元的优化部署问题，提出一种应用混沌小生境的花朵授粉算法进行求解，小生境技术的引入有助于维持种群的多样性，有效避免算法出现早熟，提升了全局寻优能力；其次，采用逻辑自映射混沌序列优化精英个体，使算法的搜索精度和收敛速度?
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的花朵授粉算法在微网优化调度中的应用[J]. 王生生,杜鹏,董如意,李永贺. 东北大学学报(自然科学版). 2018(03)
[2]基于改进花授粉算法的无人船空间全局优化[J]. 苏兴龙. 信息技术. 2016(10)
[3]基于花朵授粉算法的产品拆卸序列规划[J]. 焦庆龙,徐达,李闯. 计算机集成制造系统. 2016(12)
[4]基于小生境混沌遗传算法的水资源优化调度[J]. 赵小强,何智娥. 北京工业大学学报. 2015(09)
[5]具有混沌搜索策略的蝙蝠优化算法及性能仿真[J]. 刘长平,叶春明. 系统仿真学报. 2013(06)
[6]基于逻辑自映射的变尺度混沌粒子群优化算法[J]. 刘长平,叶春明. 计算机应用研究. 2011(08)
[7]基于Memetic算法的要地防空优化部署方法[J]. 陈杰,陈晨,张娟,辛斌. 自动化学报. 2010(02)
博士论文
[1]改进型花朵授粉优化算法原理及工程应用研究[D]. 许树辉.山东大学 2017
硕士论文
[1]小生境混合蛙跳算法研究与应用[D]. 李锦.西安电子科技大学 2012
本文编号：3493713
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/3493713.html
