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基于PSO-AFSA算法的典型集群目标瞄准点选择

     

摘要

利用粒子群算法快速的局部收敛性和人工鱼群的全局收敛性,提出了基于粒子群的人工鱼群混合优化算法,并用于求解常规导弹打击集群目标瞄准点选择优化问题.仿真结果表明:此算法在求解常规导弹打击集群目标瞄准点选择问题时,可以较少的迭代次数取得比较满意的瞄准点.%Based on the quickly local convergent performance of particle swarm optimization (PSO) and the global convergent performance of artificial fish swarm algorithm (AFSA) , a hybrid particle swarm optimization algorithm is proposed. The PSO-ASFA is used to solve aim-points optimization by conventional missile to attack representative congregative targets. The simulation shows,being compared by the conventional PSO, the PSO-AFSA algorithm is more likely to get a good optimization results by less iterative times.

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