【摘 要】
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将模拟退火算法嵌入到粒子群优化（particalswarmoptimization，PSO）算法中，并对PSO产生的最优适应值进行重新评价，以此构成混合粒子群优化算法（PSO-SA）．将PSO—SA算法应用于巡航导弹的
【机 构】
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北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院
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将模拟退火算法嵌入到粒子群优化（particalswarmoptimization，PSO）算法中，并对PSO产生的最优适应值进行重新评价，以此构成混合粒子群优化算法（PSO-SA）．将PSO—SA算法应用于巡航导弹的航迹规划，不仅可以避免PSO陷入局部最优，而且能快速有效地完成离线和在线规划任务，获得理想的三维航迹．仿真结果验证了该算法的有效性，且对同一起始位置所规划出的航程较PSO算法短，可有效节约导弹燃料．
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