王安龙
- 作品数：6 被引量：14H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于改进MOSFLA的多机协同任务分配被引量：1
- 2014年
- 为解决多机协同任务分配这一多约束组合优化问题,提出了一种基于矩阵二进制编码的改进多目标混合蛙跳算法(multi-objective shuffled frog-leaping algorithm,MOSFLA)的任务分配策略。首先,建立了基于目标剩余价值、战机攻击损耗和航程代价的多目标优化模型;然后,对混合蛙跳算法的位置更新策略进行了改进,以保证更新过程中解的可行性及算法的全局收敛能力;最后,利用改进算法求解多机协同对地攻击任务分配问题,得出问题的Pareto最优解集。仿真实验表明,改进算法能够在较短时间内同时得出多个分配方案,增加决策的灵活性。
- 何建华王安龙陈松张越刘琨赵焕义
- 关键词：协同任务分配混合蛙跳算法多目标PARETO最优解集
- 基于伪差分扰动的混合蛙跳算法研究被引量：6
- 2014年
- 为了充分发掘混合蛙跳算法求解复杂优化问题的能力,提出了一种新颖的改进混合蛙跳算法。改进算法借鉴粒子群优化算法的速度更新方式,通过族群中随机个体、最优个体和最差个体间的位置关系来确定最差个体的更新步长;借鉴差分进化思想,通过伪差分变异产生虚拟个体来更新最差个体,以提高种群开拓能力。通过对四个典型测试函数的仿真实验表明,相比其他几种改进算法,改进算法以100%的概率找到了某些函数的理论最优值,寻优效果更好,收敛成功率更高。
- 王安龙何建华张越喻芳
- 关键词：函数优化混合蛙跳算法粒子群优化
- 一种基于改进多目标蛙跳算法的协同空战火力分配方法
- 本发明提供了一种基于改进多目标蛙跳算法的协同空战火力分配方法，属于计算机仿真与方法优化技术领域，该方法首先通过协同空战编队指挥控制系统获取所需数据信息；其次建立协同空战火力分配的多目标优化模型；然后执行基于自适应网格法的...
- 陈松何建华王安龙
- 文献传递
- 双心扰动量子粒子群优化算法研究被引量：3
- 2014年
- 针对量子粒子群优化算法早熟收敛的问题,提出一种双心扰动的变异机制。对粒子的势能中心和粒子群的重心进行自适应柯西变异,发挥两者在进化后期的协同引导能力,以提高进化后期粒子群对新空间的开拓能力。对4个典型测试函数进行仿真实验,结果表明,对于单峰函数优化,双心扰动变异机制的优化效果比只采用势能中心、重心和全局最好位置变异的优化效果提高36.42%以上;对于多峰函数优化,其优化效果提高32.84%以上。
- 王安龙何建华陈松刘怀远
- 关键词：量子粒子群优化算法柯西变异函数优化
- 高超声速飞行器新息滤波交互式多模型跟踪算法被引量：2
- 2015年
- 研究临近空间高超声速飞行器在运动特点,针对强杂波环境下高速、高机动目标跟踪问题,提出用新息滤波减小观测噪声以修正模型概率更新过程的算法。Monte-Carlo仿真结果表明:该算法可以有效减小量测噪声对系统滤波的影响,提高滤波精度,在临近空间强杂波环境下具有较好的跟踪精度,具有一定工程实用价值。
- 张越何建华王安龙刘琨喻芳
- 关键词：高超声速飞行器交互式多模型
- 基于IMOSFLA的有人/无人战斗机协同空战火力分配方法被引量：2
- 2014年
- 针对有人/无人战斗机协同空战中的火力分配问题,建立了以目标总存活概率最小和武器消耗数量最少的火力分配多目标优化模型,并提出一种改进的多目标蛙跳算法用于求解问题的Pareto最优解集。该改进算法充分利用混洗蛙跳算法收敛速度快、收敛精度高的算法优势进行全局寻优,利用自适应网格法对非劣解进行维护和更新,并在青蛙种群的全局进化过程中引入Tent混沌变异以避免算法早熟收敛。为便于从求解得到的Pareto最优解集中选择出最优火力分配方案,提出了一种最优火力分配方案的自主选择规则。最后通过仿真实验验证了所提方法的可行性和有效性。实验结果表明,所提方法能有效求解有人/无人战斗机协同空战中的火力分配问题。
- 陈松何建华王安龙刘怀远
- 关键词：火力分配多目标优化
