用蚁群与模拟退火混合策略对动能拦截器控制系统参数优化

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动能拦截器(KKV)控制系统的设计不确定性参数较多,弹道仿真复杂。在建立弹目运动方程的基础上将模拟退火算法(SA)引入并行蚁群算法(ACO),结合ACO算法的快速寻优能力和SA的概率突跳特性,对决定KKV姿态和轨道控制精度的6个复杂参数进行了全局优化,优化后的参数使得KKV发动机总体拦截工作时间缩短。仿真表明,与单一ACO和SA算法相比,ACO-SA混合优化在解决复杂的KKV控制参数设置问题上有较强的寻优能力和较快的收敛速度。
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