国内刊号:31-1289/TP
国际刊号:1000-3428
发布日期:
作者:张凯, 周德云, 杨振, 潘潜
单位:西北工业大学 电子信息学院, 西安 710072
关键词:武器目标分配,决策支持,自适应谐振理论,邻域搜索,机器学习
基金:国家自然科学基金(61603299,61602385);中央高校基本科研业务费专项资金(3102019ZX016)。
针对武器目标分配(WTA)的求解实时性问题,建立基于火力集合划分的WTA数学模型,并提出一种基于模糊自适应谐振理论的邻域搜索(FART-NS)快速决策算法。利用模糊自适应谐振理论的快速泛化能力提高算法实时性,引入虚拟节点提升邻域搜索算法在WTA解空间的寻优能力,形成快速泛化-邻域优化-在线学习的闭环机制,使FART-NS算法对训练集精度和采样密度具有较强的鲁棒性。仿真结果表明,该算法在时间复杂度上优于BBA、改进GA等主流算法,能较好平衡WTA问题的求解实时性和收敛性。
来源:2020年第9期
《计算机工程》期刊编辑部