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顿悟与源事件中启发信息的激活 被引量：62
1
作者 张庆林 邱江 《心理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2005年第1期6-9,共4页
采用先学习源事件、后进行顿悟问题解决的两阶段实验范型,探讨了大学生解决九点四划问题的成功顿悟与源事件中 所包含的启发信息提取之间的内在联系。结果发现,在顿悟问题解决阶段,只有激活学习阶段所获得的源事件中所包含的启发 ... 采用先学习源事件、后进行顿悟问题解决的两阶段实验范型,探讨了大学生解决九点四划问题的成功顿悟与源事件中 所包含的启发信息提取之间的内在联系。结果发现,在顿悟问题解决阶段,只有激活学习阶段所获得的源事件中所包含的启发 信息,才能成功解决顿悟问题。但并非所有激活源事件的被试都能成功解决九点四划问题,这取决于从源事件中所提取的启发 信息的质量。研究结果还表明,内隐学习组与外显学习组正确解决九点问题的人数百分比差异并不显著,证明源事件中所包含 的启发信息的激活,可能主要是自动加工的结果。 展开更多
关键词 启发信息 九点问题 点线问题 源事件 学习阶段
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启发信息引导的改进萤火虫算法 被引量：7
2
作者 崔家瑞 李擎 +2 位作者 杨柳祎 王恒 张博钰 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第1期92-98,共7页
萤火虫算法(FA)是一种群体智能优化算法,它基于萤火虫的闪烁和吸引特征模拟萤火虫的社会行为。为解决萤火虫算法后期收敛速度慢,易陷入局部最优的不足,对算法进行了改进。提出了两种启发信息引导算法收敛:第一种借鉴粒子群算法中"... 萤火虫算法(FA)是一种群体智能优化算法,它基于萤火虫的闪烁和吸引特征模拟萤火虫的社会行为。为解决萤火虫算法后期收敛速度慢,易陷入局部最优的不足,对算法进行了改进。提出了两种启发信息引导算法收敛:第一种借鉴粒子群算法中"全局最优"的思想,将当前最优点的位置作为启发信息,形成了基于当前全局最优的萤火虫算法(FAGO);第二种将贝叶斯估计计算出的最优移动方向作为启发信息,形成了基于贝叶斯估计的萤火虫算法(FABE)。最后,将本文算法在多个常见函数上进行了测试,并与经典萤火虫算法、近年其他文献改进萤火虫算法进行了对比研究,结果表明本文所提算法能够加快收敛速度,提高收敛精度。 展开更多
关键词 萤火虫算法 启发信息 全局最优 贝叶斯估计 数值优化
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四巧板问题解决中关键启发信息激活的实验研究 被引量：2
3
作者 邢强 黄伟东 张庆林 《心理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2007年第6期1389-1391,共3页
本研究采用四巧板问题为材料,通过操作源问题中的关键启发信息形成不同型的多个源问题,来探讨关键启发信息激活在顿悟问题解决中的作用。结果表明:原型事件中关键启发信息的激活是顿悟问题解决的关键机制;顿悟问题的解决是一个无意识的... 本研究采用四巧板问题为材料,通过操作源问题中的关键启发信息形成不同型的多个源问题,来探讨关键启发信息激活在顿悟问题解决中的作用。结果表明:原型事件中关键启发信息的激活是顿悟问题解决的关键机制;顿悟问题的解决是一个无意识的自动加工过程。 展开更多
关键词 顿悟 原型 关键启发信息 激活
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启发信息对个体顿悟问题解决影响的眼动研究 被引量：9
4
作者 姚海娟 沈德立 《心理与行为研究》 2006年第3期207-212,240,共7页
本研究以火柴棒算式问题为实验材料,采用2(问题类型:问题A、问题B)×2(启发类型:有、无)×2(认知风格:场独立型、场依存型)×5(兴趣区:第一个加数、加号、第二个加数、等号和结果)实验设计,考察顿悟问题解决时个体的眼动差... 本研究以火柴棒算式问题为实验材料,采用2(问题类型:问题A、问题B)×2(启发类型:有、无)×2(认知风格:场独立型、场依存型)×5(兴趣区:第一个加数、加号、第二个加数、等号和结果)实验设计,考察顿悟问题解决时个体的眼动差异。结果发现:相对于场依存型个体,场独立型个体能够更有效地利用启发信息来减小表征变换时的心理加工负荷,进而提高加工效率;启发信息促进问题解决者对问题的表征从数值表征转变到符号表征,从而成功地产生了顿悟。 展开更多
关键词 顿悟 认知风格 进程监控 表征变化 启发信息
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引入启发信息的粒子群算法在低碳TSP中的应用 被引量：1
5
作者 申晓宁 潘红丽 +2 位作者 陈庆洲 游璇 黄遥 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第6期1114-1125,共12页
建立低碳旅行商问题的数学模型LCTSP,并验证了模型的有效性。提出一种基于问题启发信息的离散粒子群算法。根据距离和载重信息设计一种新型离散个体生成算子,该算子对个体自身采用多元变异策略,保持个体的“惯性”,同时采用贪婪交叉策... 建立低碳旅行商问题的数学模型LCTSP,并验证了模型的有效性。提出一种基于问题启发信息的离散粒子群算法。根据距离和载重信息设计一种新型离散个体生成算子,该算子对个体自身采用多元变异策略,保持个体的“惯性”,同时采用贪婪交叉策略实现个体与个体极值和全局极值之间的信息交互;基于优先卸货信息对个体极值进行局部搜索,调整种群跟踪对象,以快速跳出局部最优;度量种群同化程度,利用点插法和2-Opt算子对全局极值进行精细化搜索,增强挖掘能力,提高搜索精度,降低种群同化速度。将所提算法与6种代表性算法应用于一组不同规模的低碳旅行商问题中,结果表明,所提算法具有更高的求解精度。 展开更多
关键词 低碳旅行商问题 碳排放 粒子群优化 启发信息
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MKP的一种向量启发信息的设计和实现
6
作者 王介新 吕强 钱培德 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第28期89-91,共3页
多背包问题(MKP)是一个典型的NP-hard组合优化问题。启发信息的设计是众多启发搜索算法解决MKP的关键手段之一。提出了一种新的针对MKP的启发信息设计,利用了向量距离来度量背包容量和物体消耗之间的拟和程度。基于这种启发信息,通过蚁... 多背包问题(MKP)是一个典型的NP-hard组合优化问题。启发信息的设计是众多启发搜索算法解决MKP的关键手段之一。提出了一种新的针对MKP的启发信息设计,利用了向量距离来度量背包容量和物体消耗之间的拟和程度。基于这种启发信息,通过蚁群优化算法ACS实现了对MKP标准测试库30个实例的计算,与ACS现有启发信息相比,该方法有16例找到最优解,并全面优于同类实现。同时与当前MKP最好解决方案GA比较了2例结果,该方法的平均性能都优于该解决方案。 展开更多
关键词 多背包问题 蚁群优化算法 启发信息
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带启发信息的蚁群神经网络训练算法 被引量：6
7
作者 赵章明 冯径 +1 位作者 施恩 舒晓村 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第11期284-288,296,共6页
ACO_R算法是一种应用于连续域实值优化的蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)。ACO_R算法可用于训练神经网络。与常规的蚁群算法不同,ACO_R在训练神经网络时未考虑启发式信息(Heuristic Information)。在ACO_R的基础上,提出了一种将... ACO_R算法是一种应用于连续域实值优化的蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)。ACO_R算法可用于训练神经网络。与常规的蚁群算法不同,ACO_R在训练神经网络时未考虑启发式信息(Heuristic Information)。在ACO_R的基础上,提出了一种将启发式信息与ACO_R相结合的神经网络训练算法——h-ACO_R。其中,启发式信息是通过计算神经网络的误差关于网络的权值向量的偏导数而得到的梯度向量。通过十折交叉验证方法,将h-ACO_R应用于UCI数据集中的zoo,iris和tic-tac-toe 3组数据的模式分类问题中来训练神经网络。与ACO_R相比,h-ACO_R算法在减小分类误差的同时能够提高收敛速度,其收敛的代数约为ACO_R算法的1/2,且经过完全训练,对zoo,iris和tic-tac-toe 3组数据的分类准确率分别为91.1%,93.3%和95.6%,高于ACO_R算法的83.1%,88.7%和91.9%。 展开更多
关键词 蚁群算法 启发式信息 人工神经网络 神经网络训练
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基于信息启发的目标导向Bi-RRT机器人路径规划
8
作者 李中华 袁杰 郭振宇 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第12期2237-2245,共9页
针对双向快速搜索随机树(Bi-RRT)算法节点扩展的随机性和盲目性导致路径规划效率低、路径粗糙的问题,提出一种基于信息启发的目标导向Bi-RRT算法。首先,为降低节点扩展的随机性和盲目性,优化了树节点的扩展方式,采用回归分析生成的节点... 针对双向快速搜索随机树(Bi-RRT)算法节点扩展的随机性和盲目性导致路径规划效率低、路径粗糙的问题,提出一种基于信息启发的目标导向Bi-RRT算法。首先,为降低节点扩展的随机性和盲目性,优化了树节点的扩展方式,采用回归分析生成的节点信息优化扩展节点评价函数,以强化节点生长的目标趋向性,并由节点与环境代价约束扩展方向。然后,采用分支定界思想剔除初始路径中的冗余节点,得到满足最大转向角约束的路径,并运用B样条曲线进行路径平滑,提高路径的平滑性和连续性。最后,基于MATLAB仿真平台对本文算法和经典路径规划算法在不同环境中进行了实验对比,实验结果验证了本文算法的有效性及可执行性。 展开更多
关键词 路径规划 快速搜索随机树 信息启发 路径优化
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面向TSP问题的改进信息素启发因子蚁群算法研究
9
作者 杨一健 李明 +1 位作者 邢凯 方赛银 《工业控制计算机》 2023年第7期82-84,86,共4页
针对蚁群算法解决TSP问题时容易陷入局部最优的问题,提出一种采用自适应改变信息素启发因子和模拟退火扰动机制的方法。首先,在算法搜索初期阶段采用较小的信息素启发因子,以增强个体搜索过程中选择路径的随机性。其次,当算法首次陷入... 针对蚁群算法解决TSP问题时容易陷入局部最优的问题,提出一种采用自适应改变信息素启发因子和模拟退火扰动机制的方法。首先,在算法搜索初期阶段采用较小的信息素启发因子,以增强个体搜索过程中选择路径的随机性。其次,当算法首次陷入局部最优时,通过自适应增大信息素启发因子的方法加强局部搜索能力。最后,在蚁群算法搜索后期阶段,借鉴模拟退火算法原理,通过在全局最优解上加入随机扰动的方式,加强算法跳出局部最优的能力。仿真结果表明,针对不同规模的TSP问题,改进的蚁群算法精度至少提高3%。 展开更多
关键词 信息素启发因子 蚁群算法 扰动机制 自适应
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将启发性信息引入遗传算法的一个思路及实现 被引量：7
10
作者 何清华 吴凡 周宏兵 《中南工业大学学报》 CSCD 北大核心 1998年第6期577-581,共5页
针对遗传算法提出了一个将启发性信息引入该算法的具体方案，即根据所处理的具体问题（ＴＳＰ），在初始群体和遗传操作中均体现出优势物种的基本结构，并将该基本结构与遗传操作紧密结合．上机实验结果表明，该方案能较好地解决一定规... 针对遗传算法提出了一个将启发性信息引入该算法的具体方案，即根据所处理的具体问题（ＴＳＰ），在初始群体和遗传操作中均体现出优势物种的基本结构，并将该基本结构与遗传操作紧密结合．上机实验结果表明，该方案能较好地解决一定规模的ＴＳＰ问题．为凿岩机器人的孔序规划打下了良好的理论基础． 展开更多
关键词 遗传算法 遗传操作 邻近 TSP 思路 启发性信息
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基于Rollout信息启发式算法的故障诊断策略 被引量：7
11
作者 刘远宏 刘建敏 +1 位作者 冯辅周 江鹏程 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期291-295,共5页
针对传统故障诊断策略构建算法通用性较差的问题,采用Rollout信息启发式算法构建二值和多值测试,用更新后的基于信息启发函数的基准策略进行迭代更新,逐步逼近最优策略。以二值和多值测试为例构建相应的诊断策略。分析结果表明,该策略... 针对传统故障诊断策略构建算法通用性较差的问题,采用Rollout信息启发式算法构建二值和多值测试,用更新后的基于信息启发函数的基准策略进行迭代更新,逐步逼近最优策略。以二值和多值测试为例构建相应的诊断策略。分析结果表明,该策略对二值测试、多值测试和不确定测试均适用,可以获得优于单步启发式搜索的诊断结果,且时间复杂度不高,适用于优化复杂系统的故障诊断。 展开更多
关键词 测试性设计 诊断策略 ROLLOUT算法 信息启发函数 二值测试 多值测试
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任务调度启发式信息的卫星数传ACO算法应用 被引量：1
12
作者 陈祥国 武小悦 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1251-1257,共7页
针对卫星数传调度问题,建立了任务调度启发式信息体系框架,提出了基于任务开始时间、任务调度收益、任务可用资源灵活度和任务调度冲突度的启发式信息,研究了任务调度启发式信息在卫星数传蚁群优化算法中的应用。针对不同规模场景的仿... 针对卫星数传调度问题,建立了任务调度启发式信息体系框架,提出了基于任务开始时间、任务调度收益、任务可用资源灵活度和任务调度冲突度的启发式信息,研究了任务调度启发式信息在卫星数传蚁群优化算法中的应用。针对不同规模场景的仿真结果表明,任务调度启发式信息有助于蚁群算法求解卫星数传调度问题。 展开更多
关键词 卫星数传 任务调度 启发式信息 蚁群优化
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基于启发式信息的支持向量机规则抽取
13
作者 张德贤 张苗 谭一鸣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第3期729-731,共3页
提出一种基于启发式信息的支持向量机规则抽取方法,解决了规则抽取中处理连续属性困难的问题。将支持向量回归(SVR)分类超曲面位置和形状特征作为启发式信息指导属性选择和属性区间的合理分割,然后给出了分类规则抽取的具体算法。通过UC... 提出一种基于启发式信息的支持向量机规则抽取方法,解决了规则抽取中处理连续属性困难的问题。将支持向量回归(SVR)分类超曲面位置和形状特征作为启发式信息指导属性选择和属性区间的合理分割,然后给出了分类规则抽取的具体算法。通过UCI中多个数据集进行测试,证明与其他规则抽取方法相比,该方法显著提高了分类规则抽取的效率,尤其对复杂的分类问题。 展开更多
关键词 启发式信息 支持向量机 支持向量回归 规则抽取
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基于启发式信息的Deep Web结果模式获取方法
14
作者 李明 李秀兰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第8期3026-3029,共4页
获取模式信息是深入研究Deep Web数据的必要步骤,针对Deep Web结果模式结构信息的丢失问题,提出了一种基于启发式信息的Deep Web结果模式获取方法。通过解析Deep Web结果页面数据,利用启发式信息为结果页面数据添加正确的属性名,进而得... 获取模式信息是深入研究Deep Web数据的必要步骤,针对Deep Web结果模式结构信息的丢失问题,提出了一种基于启发式信息的Deep Web结果模式获取方法。通过解析Deep Web结果页面数据,利用启发式信息为结果页面数据添加正确的属性名,进而得到对应Deep Web的结果模式,并对其进行规范化处理,解决不同数据源结果模式的结构不一致问题。实验验证该方法可以有效地获取Deep Web的结果模式信息。 展开更多
关键词 DEEPWEB 结果模式 网页数据特征矩阵 启发式信息
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班级授课与多信息交互启发配合式教学方法在数字电路教学中的探索与应用
15
作者 王祥夫 经素 +2 位作者 王伟 步妍妍 刘春生 《化工时刊》 CAS 2014年第3期51-52,55,共3页
为了有效提高本门课程的教学质量,培养学生的创新能力,针对班级授课在数字电路教学中的局限性进行探索,提出了多信息交互启发配合式教学方法。通过选择多种有助于启发学生的交叉信息,阐述了如何提高该课程的教学的效率。
关键词 多信息交互启发 课程设计
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利用启发式信息优化多连接查询的遗传算法 被引量：3
16
作者 董红斌 梁意文 +1 位作者 康立山 陈毓屏 《武汉大学学报（自然科学版）》 CSCD 1999年第5期743-746,共4页
结合多连接查询的特点，讨论了在左线性树空间的遗传优化算法，采用有序串编码方法和专门的杂交、变异算子；并利用查询优化中的增量启发式信息初始化种群，来提高遗传算法的收敛速度．我们将遗传算法与迭代修正的局部搜索策略相结合，... 结合多连接查询的特点，讨论了在左线性树空间的遗传优化算法，采用有序串编码方法和专门的杂交、变异算子；并利用查询优化中的增量启发式信息初始化种群，来提高遗传算法的收敛速度．我们将遗传算法与迭代修正的局部搜索策略相结合，解决传统的遗传算法缺乏较强的局部搜索功能的问题． 展开更多
关键词 遗传算法 查询优化 多连接查询 启发式信息
全文增补中
信息源对数字原住民健康信息可信度判断的启发式实验研究 被引量：28
17
作者 宋士杰 赵宇翔 +1 位作者 宋小康 朱庆华 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第4期399-408,共10页
互联网已成为消费者健康信息搜寻的重要渠道。Web 2.0环境下互联网信息传播的路径和形态嬗变使在线健康信息环境日趋多样与复杂,用户在异质信息源中选择恰当健康信息的难度显著提升。本文基于启发式信息处理视角,从理论层面梳理启发式... 互联网已成为消费者健康信息搜寻的重要渠道。Web 2.0环境下互联网信息传播的路径和形态嬗变使在线健康信息环境日趋多样与复杂,用户在异质信息源中选择恰当健康信息的难度显著提升。本文基于启发式信息处理视角,从理论层面梳理启发式与健康信息可信度判断之间的内在关联并构建概念模型。在此基础上,采用实验研究法,以受控健康信息文本与启发式信息线索网页框架构建实验材料,并招募高中生群体这一典型的数字原住民作为被试开展实验研究。实验结果表明,各类健康信息来源中的启发式信息线索对数字原住民的可信度判断具有显著影响,特别是机构信息源线索的出现会显著提高数字原住民的可信度评价。数字原住民对机构信息源的可信度评价显著高于商业信息源与社会化媒体信息源,而商业信息源与社会化媒体信息源之间没有显著差别。研究结论有助于进一步理解数字原住民的健康信息行为模式,并为政府部门和公共卫生机构更好地构建健康信息平台提供参考依据。 展开更多
关键词 可信度判断 健康信息搜寻 信息源选择 启发式信息处理 实验方法 数字原住民
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动态调整蚁群算法启发因子的AGV路径规划 被引量：2
18
作者 沈丹峰 李许锋 +1 位作者 赵刚 郝祖茂 《西安工程大学学报》 CAS 2023年第1期93-102,共10页
针对传统蚁群(ant colony optimization,ACO)算法的收敛速度慢、迭代次数多、易陷入局部最优问题,提出了一种动态调整的蚁群(dynamically ant colony optimization,DACO)算法。以最优路径为参考,对传统ACO算法的信息素启发因子和期望启... 针对传统蚁群(ant colony optimization,ACO)算法的收敛速度慢、迭代次数多、易陷入局部最优问题,提出了一种动态调整的蚁群(dynamically ant colony optimization,DACO)算法。以最优路径为参考,对传统ACO算法的信息素启发因子和期望启发因子的取值进行实验,当α的取值范围为[1,3]、β的取值范围为[7,9]时能够获得最短的路径。针对上述取值范围,对2个参数如何取值进行实验,当α遵循正态函数分布变化曲线、β遵循以α关于y=10为对称曲线时,算法的收敛速度加快,迭代次数减少,避免蚂蚁陷入局部最优,从而找不到最优解。搭建实验平台使用ROS机器人进行验证,结果表明:改进的算法在寻优时间上比传统蚁群算法缩短了6.05%。 展开更多
关键词 蚁群算法 自动导引车(AGV)路径 信息素启发因子 期望启发因子 最优路径
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基于时间序列启发式信息的室内轨迹跟踪算法 被引量：5
19
作者 秦俊平 邓庆绪 +3 位作者 孙诗文 仁庆道尔吉 佟海滨 苏宪利 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2883-2895,共13页
现有的无线传感器网络室内轨迹跟踪算法是通过定位形成轨迹的,没有利用一定空间范围内相邻信标节点RSSI定位信息在一段时间内的启发式信息.提出了基于RSSI时间序列启发式信息的轨迹跟踪算法,该算法构建基于定位信息时空关联特性的轨迹... 现有的无线传感器网络室内轨迹跟踪算法是通过定位形成轨迹的,没有利用一定空间范围内相邻信标节点RSSI定位信息在一段时间内的启发式信息.提出了基于RSSI时间序列启发式信息的轨迹跟踪算法,该算法构建基于定位信息时空关联特性的轨迹跟踪模型,对定位信息进行一维重构边界时间序列、二维重构区域统计量、移动最小二乘法检测分别得到动态时间窗口及与之匹配的区域信息及边界信息,在此基础上完成受启发式信息约束的动态时间弯曲轨迹跟踪,并对时空关联模型轨迹跟踪算法中定位信息融合处理的原理进行了严谨的数学论证.通过现场实验与仿真实验表明:该算法轨迹光滑、误差不累积、环境适应性好,相比现有方法基于启发式信息有效克服噪声的影响、减小搜索范围,提高轨迹跟踪的准确性. 展开更多
关键词 无线传感器网络 接收信号强度指示 时间序列 启发式信息 轨迹跟踪
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基于信息素启发狼群算法的UAV集群火力分配 被引量：6
20
作者 刘森琪 王鸿 +1 位作者 于宁宇 郝礼楷 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期297-305,共9页
无人机(UAV)集群作战是未来智能化战争的重要作战样式。为充分发挥UAV集群整体作战优势,得到最优武器-目标分配(WTA)方案,使得UAV集群在火力分配中既能够满足任务要求,又能够较少作战单元消耗,建立了包含任务完成、有效杀伤、攻击消耗... 无人机(UAV)集群作战是未来智能化战争的重要作战样式。为充分发挥UAV集群整体作战优势,得到最优武器-目标分配(WTA)方案,使得UAV集群在火力分配中既能够满足任务要求,又能够较少作战单元消耗,建立了包含任务完成、有效杀伤、攻击消耗约束的UAV集群火力分配数学模型,采用带有游走、召唤算子的改进狼群算法(WPA)对模型进行求解。为提高算法全局寻优效率,避免陷入局部最优,引入蚁群优化(ACO)算法中信息素启发规则,对游走行为及狼群更新机制进一步改进,提出了基于信息素启发狼群算法(PHWPA)的UAV集群进攻的火力分配方法。仿真结果表明:所提方法是有效的,相比较于其他算法,PHWPA具有更高效的寻优能力,能够为UAV集群作战火力规划提供支持。 展开更多
关键词 无人机(UAV) 武器-目标分配(WTA) 狼群算法(WPA) 蚁群优化(ACO)算法 信息素启发规则
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