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空降着陆快速集结最优算法的研究

发布时间:2024-05-29 06:13
  经过60多年的建设发展,空降兵现已逐步实现由陆向空、由弱变强,但是空降着陆集结算法的设计并没有针对性。故针对传统的空降着陆,缺乏信息化技术[1]的指引,耗时耗力等缺点,通过对比路径调整算法、局部最优算法、基于粒子群优化算法全局最优算法等三种算法的集结耗时、搜寻时间等时间要素,对比三种集结算法的匹配率、提前率以及机动优化率等百分比要素,设计并选出空降集结快速集结最优算法。

【文章页数】:6 页

【部分图文】:

图1默认方案结果图

图1默认方案结果图

当应用初步最优路径规划算法实现着陆快速集结时,结果图如图1所示。空降集结时间要求为30分钟,如图1所示,人员3处于临界值,人员4超时。


图2方案一结果图

图2方案一结果图

具体算法运行结果如图2所示。如图2所示,路径调整算法应用于方案一,将人员3和人员4的路径重新调整规划,缩短时间,达到部队集结时间要求。


图3方案二结果图

图3方案二结果图

具体算法运行结果如图3所示。如图3所示,局部最优算法应用于方案二,将超时人员物资匹配对拆散重新匹配,这里仅仅对本来无物资匹配的人员采用了粒子群算法进行搜寻物资,粒子群算法将在下一小节详细介绍,局部优化搜寻阶段,效果显著。


图4算法流程图

图4算法流程图

基于粒子群算法的全局最优算法流程图如图4所示。步骤中,初始化、适应度函数计算与遗传算法很类似。极值中,群体极值很好计算,但是个体极值,第一步时,每个人员的值都是个体极值,第二步才开始通过计算得到个体极值。终止条件即所有人员都搜寻到物资。



本文编号:3984182

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