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析因-粒子群算法及其在海上运动目标搜寻中的应用

来源期刊:控制与决策2018年第11期

论文作者:吕进锋 赵怀慈

文章页码:1983 - 1989

关键词:析因;粒子群;群智能;优化;海上搜寻;运动目标;

摘    要:针对粒子群算法在处理多峰复杂函数优化问题时容易陷入局部极值,难以满足海上运动目标搜寻问题的需要,提出一种基于析因思想的改进粒子群算法.所提算法结合种群智能思想与析因实验设计思想,利用随机化及区组化策略,设计参数在不同水平的组合,并得到相应的适应度值,获取各个参数的适应度曲线;分析各参数变化对适应度值的影响以及参数间的交互作用,基于此获取解空间形态;针对不同参数采用不同策略,利用种群迭代寻找全局最优解,使种群针对交互作用明显的参数侧重于全局搜索,针对交互作用不明显的参数侧重于局部搜索;最后将所提算法应用于海上运动目标搜寻问题,实验结果表明,相较其他几种对比算法,所提出的算法能够有效制定更优的搜寻计划.

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析因-粒子群算法及其在海上运动目标搜寻中的应用

吕进锋1,2,3,4,赵怀慈1,3

1. 中国科学院沈阳自动化研究所2. 中国科学院大学3. 中国科学院光电信息处理重点实验室4. 河南科技大学信息工程学院

摘 要:针对粒子群算法在处理多峰复杂函数优化问题时容易陷入局部极值,难以满足海上运动目标搜寻问题的需要,提出一种基于析因思想的改进粒子群算法.所提算法结合种群智能思想与析因实验设计思想,利用随机化及区组化策略,设计参数在不同水平的组合,并得到相应的适应度值,获取各个参数的适应度曲线;分析各参数变化对适应度值的影响以及参数间的交互作用,基于此获取解空间形态;针对不同参数采用不同策略,利用种群迭代寻找全局最优解,使种群针对交互作用明显的参数侧重于全局搜索,针对交互作用不明显的参数侧重于局部搜索;最后将所提算法应用于海上运动目标搜寻问题,实验结果表明,相较其他几种对比算法,所提出的算法能够有效制定更优的搜寻计划.

关键词:析因;粒子群;群智能;优化;海上搜寻;运动目标;

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