【摘 要】
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粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是1995年由美国的心理学家Kenndy和电气工程师Eberhart首次提出来的一种新型的并行元启发式算法.该算法是模拟自然界鸟群、鱼群
【机 构】
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西安石油大学电子工程学院 陕西 西安 710065
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粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是1995年由美国的心理学家Kenndy和电气工程师Eberhart首次提出来的一种新型的并行元启发式算法.该算法是模拟自然界鸟群、鱼群等生物的群觅食行为中的相互合作机制从而找到问题的最优解.对鸟群行为的模拟:Reynolds、Heppner和Grenader提出鸟群行为的模拟.他们发现,鸟群在行进中会突然同步的改变方向,散开或者聚集等.那么一定有某种潜在的能力或规则保证了这些同步的行为.这些科学家都认为上述行为是基于不可预知的鸟类社会行为中的群体动态学.在这些早期的模型中仅仅依赖个体间距的操作,也就是说,这中同步是鸟群中个体之间努力保持最优的距离的结果.由于它结构构造简单、需要调节的参数较少、涉及的专业知识少、容易实现,因此已经受到了国内外大量研究人员的广泛关注,并将它应用到了许多实际问题中.包括目标优化问题、信号处理问题、神经网络问题以及军事策略问题.本文主要介绍在水下对抗策略研究中的应用.
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