基于SATC-ALO和SOM神经网络的机群编队分组

杨任农; 张振兴; 房育寰; 俞利新; 左家亮

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基于SATC-ALO和SOM神经网络的机群编队分组

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首先,分析机群编队分组问题,同时考虑了飞机属性分组模型和飞机油耗分组模型.然后,使用混沌优化算法和锦标赛选择策略优化后的SATC-ALO算法和SOM神经网络求解编队分组模型.最后,使用50组数据进行相似度计算方法和编队分组方法对比实验.实验结果表明,混合计算法方法优于欧式距离法,SATC-ALO算法分组精度最高,并且满足实时性要求,但需要事先指定分组数目,而SOM神经网络的分组精度稍低于SATC-ALO算法,但分组时间优于SATC-ALO算法,并且不需要指定分组数目.2种方法均可以更好地解决编队分组问题,具有实际应用价值.

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来源
《西北工业大学学报》 |2019年第2期|407-416|共10页
作者
杨任农; 张振兴; 房育寰; 俞利新; 左家亮;
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作者单位

空军工程大学空管领航学院陕西西安 710038;

空军工程大学空管领航学院陕西西安 710038;

中国人民解放军95939部队河北沧州 061736;

空军工程大学空管领航学院陕西西安 710038;

空军工程大学空管领航学院陕西西安 710038;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算装置;
关键词
机群编队分组; 混合计算方法; 自适应Tent混沌搜索蚁狮优化算法(SATC-ALO); SOM神经网络;

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