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针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法应用于多机协同目标分配问题。将该问题中的每个分配方案组成一个向量,以此向量作为量子粒子群优化算法中的粒子进行进化,由此在解空间内搜索最优解。实例仿真结果表明,该算法收敛速度快、全局收敛性能好,可以得到比遗传算法、粒子群优化算法更佳的分配效果,证明了算法的有效性。
实时分布式约束优化问题(DCOP)求解中,要求算法能在给定的截止时间前给出问题的尽量优化的可行解。以分布式武器目标分配这一典型DCOP 问题求解为例,给出一种动态实时分布式约束优化问题的任意时刻算法,能较好响应截止期并给出满意解。通过仿真计算说明了算法在实时性和解质量方面的性能。
网络化防空体系各作战平台协同目标分配问题是研究网络化防空的一个重要问题。针对未来网络化防空对协同目标分配算法具有很高的实时性要求,提出了基于时间约束的协同目标分配方法——改进的分布协同拍卖算法,给出了算法具体设计思路和流程,并对算法作了仿真实验。仿真的结果和统计数据分析证明,算法能够在约束的时间内给出具有很好优化效果的目标分配方案,并通过与遗传算法的实例比较,体现了该算法在时间约束条件下的优越性。

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