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针对哈里斯鹰优化(HHO)算法存在的收敛精度低、收敛速度慢、易于陷入局部最优的不足,提出了一种混沌精英哈里斯鹰优化(CEHHO)算法。首先,引入精英等级制度策略,以充分利用优势种群来增强种群多样性以及提升算法收敛速度和精度;其次,利用Tent混沌映射调整算法关键参数;然后,使用一种非线性能量因子调节策略来平衡算法的开发与探索;最后,使用高斯随机游走策略对最优个体施加扰动,并在算法停滞时,利用随机游走策略使算法有效跳出局部最优。通过对20个基准测试函数在不同维度下进行仿真实验,来评估算法的寻优能力。实验结果表明,改进算法的表现优于鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、粒子群优化(PSO)算法和生物地理优化(BBO)算法,性能较原始HHO算法有明显提升,验证了改进算法的有效性。 相似文献
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为满足无人机自主空战战术决策方法研究的需求,设计开发了一套用于战术决策算法验证的仿真系统。根据OODA空战理论提出了仿真系统的功能要求,设计了仿真系统的工作原理、多层次模块化的技术方案和各功能模型之间的数据交互关系。采用基于DDS的分布式仿真技术开发了仿真系统的整体架构,建立了无人机、雷达和导弹等核心模型,通过C++编程完成了仿真系统开发。实验结果表明,该仿真系统模块化程度高,数据交互的实时性和稳定性强,能够为无人机空战战术决策算法的开发和验证提供高效可靠的支撑。 相似文献
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为提高无人作战飞机(Unmanned combat aerial vehicle, UCAV)协同实时航迹规划的实时性和可操作性,针对多架UCAV协同执行对地作战任务过程中的协同实时航迹规划问题,提出一种基于自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法(Sine cosine optimization algorithm with self-learning strategy and Lévy flight, SCASL)的多UCAV协同打击多目标实时三维航迹规划方法.首先,构建三维任务空间模型并根据UCAV平台性能设计了飞行速度、飞行高度、相对距离以及威胁规避等约束条件;其次,基于UCAV的三自由度运动学和动力学质点模型设计了协同实时航迹规划的决策变量;最后,根据UCAV作战使用战术原则构建了目标函数将协同实时航迹规划问题转化为优化问题,采用所提出的自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法对模型进行求解,并采用病毒搜索算法(Virus colony search, VCS)求解模型作为对比实验.仿真结果表明,同等条件下,VCS求解模型得到的仿真结果满足协同性要求但不满足实时性要求,SCASL求解模型得到的仿真结果满足实时性与协同性要求,验证了本文所提出的基于SCASL的多UCAV协同实时航迹规划方法的有效性与优越性. 相似文献
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为达到最佳毁伤效果,在对目标进行攻击时应该合理选择瞄准点.基于子母弹对地面目标的毁伤效能,给出了合理选择瞄准点的依据.建立了集群目标完全已知和不完全识别两种情况下对目标的攻击效果评估模型.通过算例对模型进行了验证,结果表明:在了解集群目标中单元目标分布的情况下,并且在瞄准点选择时考虑这一因素能够减少火力攻击的次数,提高作战效能. 相似文献
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