【摘 要】
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提出了一种自适应进化策略算法（AES），该算法利用适应度值控制变异步长的自适应调整，从而提高了进化策略的搜索效率和精度。将AES算法和粒子滤波（PF）相结合，提出了基于自适应进化策略
【机 构】
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海军大连舰艇学院,海军工程大学电子工程学院
【基金项目】
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中国博士后科学基金资助项目（20090461460）,湖北省自然科学基金资助项目（2009CDB301）
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提出了一种自适应进化策略算法（AES），该算法利用适应度值控制变异步长的自适应调整，从而提高了进化策略的搜索效率和精度。将AES算法和粒子滤波（PF）相结合，提出了基于自适应进化策略采样的粒子滤波算法（AESPF）。该算法将AES应用于粒子重采样，以保证粒子的有效性和多样性。通过仿真计算表明，提出的算法可以有效提高滤波性能。
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