【摘 要】
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为解决多功能相控阵雷达的任务调度难题,本文提出了一种融合粒子群算法、遗传算法和启发式交错算法的优化算法。通过混沌理论优化粒子群算法的飞行参数,设计动态惯性权重,并
【机 构】
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Air and Missile Defense College,Air Force Engineering University; Troop 94225; Troop 94710
【出 处】
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
【基金项目】
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supported by the National Natural Science Foundation of China(Nos.61503408 and 61601504)
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为解决多功能相控阵雷达的任务调度难题,本文提出了一种融合粒子群算法、遗传算法和启发式交错算法的优化算法。通过混沌理论优化粒子群算法的飞行参数,设计动态惯性权重,并引入遗传算法中的交叉、变异操作,使该算法的计算效率和寻优能力均得到大幅度提高。在智能算法的框架下,提出启发式的交错调度算法可进一步利用任务等待期的时间资源。仿真结果表明,与现有方法相比,本文算法效率更高,鲁棒性更强。
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