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一种群体智能算法——狮群算法 下载：84 浏览：465

刘生建1 杨艳1 周永权2 《人工智能研究》 2018年9期

摘要:
基于狮群中狮王、母狮及幼狮的自然分工,模拟狮王守护、母狮捕猎、幼狮跟随3种群智能行为,提出群体智能算法——狮群算法.算法中不同种类的狮子位置更新方式不同.遵循自然界生物"适者生存"的竞争法则,狮王守护领土,优先享用食物,母狮合作捕猎,幼狮分为学习捕猎、饥饿进食和成年被驱逐.狮子位置更新方式的多样化保证算法快速收敛,不易陷入局部最优.最后,将算法应用于6个标准测试函数优化问题,并对比粒子群算法、骨干粒子群算法,测试结果表明,文中算法收敛速度较快,精度较高,能较好地获得全局最优解.

目标围捕任务中搜索与预包围阶段的群机器人行为学习 下载：77 浏览：474

薛颂东1 张云正1 曾建潮2 ​ 《人工智能研究》 2018年6期

摘要:
为了进行群机器人协同作业,提出目标搜索中导航类集体行为学习策略.在使用具有闭环调节功能的动态任务分工方法进行任务分配、自组织地生成多个子群后,在子群中引入基于社会学习微粒群算法的机器人行为学习策略.在子群框架内,机器人各自独立地以感知的共同意向目标信号强度为标准对所有成员排序,将感知优于自己的机器人作为行为示范者.然后在搜索空间各维度上分别随机选择一个行为示范者,学习其在相应维度上的位置坐标,经构造得到搜索空间中自己的学习行为向量,由此决策自身的运动行为.仿真结果表明,在不需要学习全局社会经验的前提下,机器人能针对所属子群的共同意向目标进行协同作业,提高搜索效率.

基于群体智能的防空武器目标分配问题建模与求解 下载：126 浏览：899

张敬宜 高文浩 吉瑞璞 王宇涛 张兴邦 《建模与系统仿真》 2024年8期

摘要:
防空武器目标分配问题是现代防空作战模拟系统中的关键问题之一。本文从实际作战需求出发，以雷达监控范围内的空中目标和地面防空武器系统为研究对象，建立了一种基于群体智能算法的分配模型。首先，运用战术性能和威胁度评估函数对防空目标进行评估，为每个目标分配权重。然后，引入改进的粒子群优化算法，结合短距离原则，确定最优目标分配方案。实验结果表明，该模型在随机生成的战场条件下，比传统的贪心算法和随机算法具有更高的打击效率和目标覆盖率，有效提高了防空武器系统的整体作战能力。此研究为军事决策提供了一种新的目标分配方法，具有重要的实用参考价值。
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