改进遗传算法求解防空作战WTA问题

武器目标分配问题是防空作战指挥控制的核心和关键。针对求解防空作战WTA存在容易早熟和收敛较慢的问题,提出了一种改进遗传算法。引入直觉模糊集理论,定义了WTA问题的目标函数和约束函数的隶属度和非隶属度函数,通过"最小最大"算子构建了直觉模糊WTA问题模型;针对遗传算法中变异概率固定的竞争和子代种群缺乏父代优良个体的问题,采用自适应变异概率和模拟退火Meta-Lamarckian学习策略改进算法,并求解防空作战WTA问题,与其他算法进行仿真比较,结果表明改进遗传算法求解防空作战WTA的有效性。     

基于Baldwin效应的memetic差分进化算法

针对Baldwin效应在memetic差分进化算法中使用不成熟的研究现状,提出一种基于Baldwin效应的memetic差分进化算法。算法采用简化的模式搜索为局部搜索算子,差分进化算法为全局搜索算子,Baldwin效应为结合机制。创新了Baldwin效应的实现方法:改进普通memetic差分进化算法中仅根据个体适应度值引导进化的方法,加大局部搜索成功个体的被学习概率,使其能够参与引导进化。在CEC2014中30个测试函数上与其它知名差分进化算法对比,实验结果表明改进的算法具有更强的跳出局部最优解能力和更快的收敛速度。