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改进的粒子群算法求解火力优化配置
引用本文:徐克虎,黄大山,王天召.改进的粒子群算法求解火力优化配置[J].兵工自动化,2012,31(6):21-24.
作者姓名:徐克虎  黄大山  王天召
作者单位:装甲兵工程学院控制工程系,北京,100072;装甲兵工程学院控制工程系,北京,100072;装甲兵工程学院控制工程系,北京,100072
基金项目:装甲兵工程学院科研创新基金“信息化装甲部(分)队整体火力优化控制研究”(2011CJ040)
摘    要:针对现代化战场作战双方坦克分队进行火力对抗时,需要指挥员能够随时提供合理的火力打击策略这一问题,提出了一种改进的粒子群算法,用于快速求得可行的火力优化配置方案,为指挥员作出打击决策提供依据。与实例对比分析的结果表明,改进的粒子群算法具有很高的求解精度与求解效率,能够满足坦克分队作战需求。

关 键 词:坦克分队  火力优化配置  粒子群算法(PSO)
收稿时间:2013/3/7 0:00:00

Improved Particle Swarm Algorithm for Fire Optimal Assignment
Xu Kehu , Huang Dashan , Wang Tianzhao.Improved Particle Swarm Algorithm for Fire Optimal Assignment[J].Ordnance Industry Automation,2012,31(6):21-24.
Authors:Xu Kehu  Huang Dashan  Wang Tianzhao
Affiliation:(Dept. of Control Engineering, Academy of Armored Force Engineering, Beijing 100072, China)
Abstract:Aiming at the commander will give reasonable fire strike strategy in anytime in modern battlefield tank unit fire counterwork, an improved particle swarm algorithm is introduced to generate a feasible fire assignment scheme in a short time, which provided a basis for decision making. The comparison result shows improved particle swarm algorithm has high accuracy and efficiency, which can meet the operation requirements of tank unit.
Keywords:tank unit  fire optimal assignment  particle swarm algorithm
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