数学的实践与认识
數學的實踐與認識
수학적실천여인식
MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY
2013年
7期
76-84
,共9页
武器目标分配%群体智能%粒子群优化%蚁群优化
武器目標分配%群體智能%粒子群優化%蟻群優化
무기목표분배%군체지능%입자군우화%의군우화
Weapon Target Allocation (WTA)%Swarm Intelligence%Particle Swarm Optimization (PSO)%Ant Colony Optimization (ACO)
武器目标分配(WTA)是军事运筹学中经典的NP完全问题,迄今为止未找到求精确解的多项式时间算法.针对武器数量、布防空间、运行维护成本以及人力资源等多约束下的多层防御WTA问题,采用粒子群优化(PSO)和蚁群优化(ACO)两种群体智能算法求解.给出了PSO和ACO算法实现方案,通过一个算例评估两个算法的性能.结果表明,两种算法都能给出高质量的近似最优解,对求解WTA问题是有效的.PSO在解的质量、算法鲁棒性和计算效率方面均优于ACO.
武器目標分配(WTA)是軍事運籌學中經典的NP完全問題,迄今為止未找到求精確解的多項式時間算法.針對武器數量、佈防空間、運行維護成本以及人力資源等多約束下的多層防禦WTA問題,採用粒子群優化(PSO)和蟻群優化(ACO)兩種群體智能算法求解.給齣瞭PSO和ACO算法實現方案,通過一箇算例評估兩箇算法的性能.結果錶明,兩種算法都能給齣高質量的近似最優解,對求解WTA問題是有效的.PSO在解的質量、算法魯棒性和計算效率方麵均優于ACO.
무기목표분배(WTA)시군사운주학중경전적NP완전문제,흘금위지미조도구정학해적다항식시간산법.침대무기수량、포방공간、운행유호성본이급인력자원등다약속하적다층방어WTA문제,채용입자군우화(PSO)화의군우화(ACO)량충군체지능산법구해.급출료PSO화ACO산법실현방안,통과일개산례평고량개산법적성능.결과표명,량충산법도능급출고질량적근사최우해,대구해WTA문제시유효적.PSO재해적질량、산법로봉성화계산효솔방면균우우ACO.
