【摘 要】
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针对目前武器目标分配（WTA）问题所用引力搜索算法（GSA）存在着早熟收敛的问题,提出了基于改进GSA的武器目标分配方法.该方法首先将粒子群算法（PSO）的记忆信息和群体共享信息能力引入
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针对目前武器目标分配（WTA）问题所用引力搜索算法（GSA）存在着早熟收敛的问题,提出了基于改进GSA的武器目标分配方法.该方法首先将粒子群算法（PSO）的记忆信息和群体共享信息能力引入到GSA算法之中,再将混沌搜索（CS）的思想嵌入到改进的GSA算法之中,提出了CP-GSA算法;然后利用提出的CPGSA算法直接求解WTA最小化问题,进行武器目标分配.仿真实验表明：所提出的方法能够有效解决WTA问题,提高分配性能,在4个地面防空作战单元抗击8个来袭目标的情况下,迭代11次即可得到最优解,适应度值为1.18
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