基于改进量子免疫克隆多目标优化算法的火力分配问题
【出 处】:
【作 者】:
冯超
[1]
姚鹏
[2]
景小宁
[2]
李晓阳
[3]
【摘 要】针对传统火力分配中存在武器资源浪费的情况,以对敌目标与网络攻击收益最大、己方武器消耗最小为目标,建立一种考虑毁伤概率约束条件的多目标火力分配模型.对标准量子免疫克隆多目标优化算法进行优化,引入了混沌机制,修复不可行解,并对搜索策略和多样性保持策略进行改进,设计了一种改进的量子免疫克隆多目标优化算法.通过实验仿真,验证了模型的正确性与算法的优越性.相比于传统量子免疫克隆算法,改进算法的性能平均提高了23%.
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