基于SATC-ALO和SOM神经网络的机群编队分组 |
| |
引用本文: | 杨任农,张振兴,房育寰,俞利新,左家亮.基于SATC-ALO和SOM神经网络的机群编队分组[J].西北工业大学学报,2019(2). |
| |
作者姓名: | 杨任农 张振兴 房育寰 俞利新 左家亮 |
| |
作者单位: | 空军工程大学空管领航学院;中国人民解放军95939部队 |
| |
摘 要: | 首先,分析机群编队分组问题,同时考虑了飞机属性分组模型和飞机油耗分组模型。然后,使用混沌优化算法和锦标赛选择策略优化后的SATC-ALO算法和SOM神经网络求解编队分组模型。最后,使用50组数据进行相似度计算方法和编队分组方法对比实验。实验结果表明,混合计算法方法优于欧式距离法,SATC-ALO算法分组精度最高,并且满足实时性要求,但需要事先指定分组数目,而SOM神经网络的分组精度稍低于SATC-ALO算法,但分组时间优于SATC-ALO算法,并且不需要指定分组数目。2种方法均可以更好地解决编队分组问题,具有实际应用价值。
|
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
|