免费论文摘要：多层提防形式下兵戈目的调配计划的开辟式优化算法

兵戈目的调配（Weapon Target Assignment, WTA）是军事运筹学范围一个典范的NP 实足拉拢优化题目。WTA题目的目的为：在满意兵戈资源、占大地积、操纵本钱及人工资源等牵制的基础下，怎样调配提防兵戈来迎击侵犯目的（敌方的导弹、铁鸟等），使得提防方所养护的财产的幸存价格最大。迄今为止，能得出该题目透彻解的多项式功夫算法尚未创造。迩来兴盛的少许开辟式算法，为求解先前用惯例本领难以处置以至没辙处置的最优化题目供给了有力的东西。那些算法囊括：粒子群优化（Particle Swarm Optimization ，PSO）、遗传算法（Genetic Algorithm，GA）、蚁群优化（Ant Colony Optimization，ACO）等。 正文的目的是探究符合于多层提防形式下WTA题目的高计划功效的算法。倡导的开辟式算法，诉求不妨在已知敌方报复安置的情景下，给出调配给每种财产的提防兵戈的最优数量。正文对PSO, GA和ACO三种开辟式算法按照求解的WTA题目特性举行了矫正，运用于求解WTA题目。给出了那些算法的简直实行计划, 囊括平头源代码计划的PSO, 规范的GA, 以及序列和并行的ACO算法。 经过两个WTA数值例子对三种算法的本能举行了评介。截止表白，PSO、GA和ACO都能找到高品质的好像最优解，所以，它们都不妨变成求解WTA题目的灵验算法。比拟而言，PSO算法在解的品质、算法鲁棒性和计划功效三个上面的本能目标都优于其它两个算法。结果，正文将PSO算法运用到一个大范围的WTA题目，给出了计划截止。计划截止表白PSO不妨合意地求解大范围的WTA题目。将来的接洽将是进一步矫正并行ACO算法，在维持计划功效基础下普及解的品质。

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