改進蛙跳算法求解武器目標分配問題

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摘 要： 針對武器目標分配問題，提出一種改進蛙跳算法來求解空間受限的武器目標分配。首先，基于武器目標分配原則建立多約束條件下武器目標分配模型，并將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu)化問題;其次，采用基于非支配等級和擁擠度因子的精英選擇策略改進初始種群的多樣性和均勻度，提升算法最優(yōu)解的質(zhì)量;最后，通過合理的想定背景進行仿真計算，結(jié)果表明：該方法可有效平衡搜索時間和全局最優(yōu)解質(zhì)量，可作為編隊防空作戰(zhàn)時武器目標分配的一個不錯選擇，通過與SFLA算法和遺傳算法進行比對分析，表明該算法相對SFLA算法求解的最優(yōu)解質(zhì)量高，相對遺傳算法搜索效率高。（剩余9829字）