【摘 要】
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巡航导弹的航迹规划问题是一类复杂的多目标优化问题,利用多目标演化算法可以很好地求解此类问题。考虑到聚类算法的数据挖掘功能可以提高多目标演化算法的局部搜索能力,并能
【机 构】
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黑龙江大学机电工程学院,哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心
【基金项目】
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哈尔滨市科技创新人才研究专项资金项目(2017RAQXJ133,2017RAQXJ137)
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巡航导弹的航迹规划问题是一类复杂的多目标优化问题,利用多目标演化算法可以很好地求解此类问题。考虑到聚类算法的数据挖掘功能可以提高多目标演化算法的局部搜索能力,并能恰当地平衡搜索过程中的开采与勘探以获得均匀分布的逼近前沿,提出了一种基于聚类的多目标演化算法(HCEA)。HCEA算法利用层次聚类算法挖掘种群分布信息,然后利用配对控制概率平衡全局搜索与局部搜索,并在局部搜索与全局搜索中分别采用不同的差分系数,使算法的搜索能力进一步加强。实验结果表明HCEA能够有效地求解巡航导弹的航迹规划问题。
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