搜索结果: 1-5 共查到“航空、航天科学技术 差分进化算法”相关记录5条 . 查询时间(0.174 秒)
针对标准差分进化（Differential Evolution, DE）算法存在控制参数难以选取以及变异策略缺乏稳健性的不足，提出一种基于改进变异策略的自适应DE算法。该方法用随机选取子种群的最优个体替代全种群最优个体进行变异操作；然后采用柯西分布和正态分布分别对收缩因子和交叉概率进行扰动，并在进化过程中利用胜出个体自适应地递推调整参数分布。对五个典型Benchmark函数的测试结果表明：该方法在...
针对基本差分进化(DE)算法收敛慢、易陷入局部最优的问题,提出了基于混沌理论(CT)与高斯扰动的DE算法,进而通过典型测试函数仿真证明了该方法在收敛速度与全局搜索能力方面均优于基本型和其他改进型DE算法。在此基础上构建了基于DE算法的飞行控制律评估流程与实施步骤。实例表明,该方法克服了传统评估方法的缺陷,可在全飞行包线范围内及所有可预测参数摄动情况下对飞行控制律进行快速、准确的评估。
研究了多无人作战飞机(UCAV)协同干扰空战决策(MUCJAD)问题,在干扰效能评估指标量化方法的基础上为该问题建立了优化模型。为有效求解该模型,提出一种启发式自适应离散差分进化(H-SDDE)算法。在H-SDDE算法中,设计了包含4种候选解产生策略的候选策略池,引入了候选解产生策略及其参数的自适应学习过程。此外,结合实际问题为算法设计了基于威胁度的扩展型整数编码方案、基于威胁度的启发式个体调整操...
提出一种改进的差分进化算法，采用一种“位变”方法计算收缩因子，该方法首先根 据适应值对种群排序，然后根据各个体的排列位置确定收缩因子；采用正态分布函数对算法 参数进行随机扰动来维持种群的多样性；该算法还提出一种新的变异算子，并将其与基本的 差分变异算子结合使用以提高算法的寻优精度。经过对多个Benchmark函数的测试、分析和 比较，结果表明该算法具有较高的收敛精度和较快的收敛速度。最后将该算法用...