【摘 要】
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采用传统遗传算法能够有效地对不规则面目标的瞄准点进行优化选择,但存在优化速度慢、计算精度不高的缺点。在传统遗传算法的基础上,改进了适应值的标定方法,引进了基于相似
【机 构】
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第二炮兵工程学院,96656部队,二炮驻西安地区军事代表室,
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采用传统遗传算法能够有效地对不规则面目标的瞄准点进行优化选择,但存在优化速度慢、计算精度不高的缺点。在传统遗传算法的基础上,改进了适应值的标定方法,引进了基于相似度的群体多样性优化方法,改善了群体的多样性,有效避免了早熟现象的出现。成功将改进遗传算法应用于不规则面目标的瞄准点优化选择问题,仿真结果表明,对不规则面目标的瞄准点进行优化选择时,改进遗传算法与传统遗传算法相比,提高了运算速度和全局寻优能力。
The traditional genetic algorithm can effectively optimize the aiming point of the irregular surface target, but it has the shortcomings of slow optimization and low computational accuracy. Based on the traditional genetic algorithm, this paper improves the calibration method of fitness value, introduces the population diversity optimization method based on similarity, improves the population diversity and effectively avoids the premature phenomenon. The successful application of improved genetic algorithm to the optimization of aiming point selection of irregular surface targets, the simulation results show that, compared with the traditional genetic algorithm, the improved genetic algorithm to improve the speed of operation and Global optimization ability.
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